Pengelompokan Fitur Color Structure Descriptor (CSD) Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Untuk Citra Busana Tradisional Aceh

Eka Utaminingsih, Rika Silviani, Zahratul Fitri

Abstract


Warna merupakan salah satu fitur yang digunakan dalam proses pengelompokan. Warna adalah suatu fitur yang mudah dan sering digunakan oleh manusia untuk memilih dan mencocokkan sesuatu, seperti pada busana, hijab, sandal, sepatu, tas dan lain lain. Oleh karna itu warna merupaka fitur yang memiliki beragam karakteristik sehingga membuat manusia mudah untuk membedakan suatu citra warna dengan warna laiinya, akan tetapi bagi mesin akan sulit mendefinisikan secara jelas ciri-ciri yang merepresentasikan karakteristik dari citra tersebut. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem untuk mempermudah pengenalan citra, salah satunya melalui cara pengelompokan. Adapun manfaat pengelompokan citra adalah untuk mempercepat proses pencarian citra. Penelitian ini menjelaskan kinerja Support Vector Machine (SVM), pada klasifikasi citra warna, Color Structure Descriptor (CSD) digunakan sebagai pengekstrasi fitur warna. Pada simulasi digunakan 16 citra busana tradisional aceh yang langsung di foto sendiri dari berbagai galeri busana tradisional yang dibagi menjadi 5 kelompok warna : biru, hijau, merah, hitam dan campuran. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berupa citra busana tradisonal aceh yang terdiri dari 5 katagori warna yaitu warna merah, warna biru, warna hijau, warna hitam dan warna campuran. Type citra berformat Jpeg  dengan ukuran 150 x 250 pixel.  Berdasarkan skenario pengujian data latih diperoleh hasil akurasi yang berhasil dikenali berdasarkan warna sebesar 45%

References


Intan. Richardus, (2013). Temu Kembali Citra Untuk Pengenalan Batik Pada Citra 2D Menggunakan Tekstur Batik.

Ka-Man Wong, Lai-Man Po, and Kwok-Wai Cheung(2007). A Compact and Efficient Color Descriptor for Image Retrieval”. Department of Electronic Engineering, City University ofHong Kong, 83 Tat Chee Avenue, Kowloon, Hong Kong SAR of China.ICME.

Jati Sasongko Wibowo(2011). Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, Volume 16, No.2.

N. C. Yang, W. H. Chang, C. M. Kuo and T. H. Li (2007). A fast MPEG-7 dominant color extraction with new similarity measure for image retrieval,Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 19, pp. 92-105.

D.Zhang dam G.Lu (2003). Evaluation of similarity measurement for image retrieval. IEEE International Conference of Neural Networks and Signal Processing, Nanjing, Cina, 14-17.

B. S. Manjunath (2001). Color and Texture Descriptors” jurnal IEEE, Jens-Rainer Ohm, Member, IEEE, Vinod V.

Nasita Iza (2019). Deteksi Boundary untuk peningkatan kinerja fitur PHOG pada temu kembali citra.

Haibo Su, Peng Wang, Lingqiao Liu, Hui Li, Zhen Li, and Yanning Zhang (2020). Where to Look and How to Describe: Fashion Image Retrieval with an Attentional Heterogeneous Bilinear Network” arXiv:2010.13357v1.

GAOYI LI, CHEN BAO, JIAJING ZHANG, AND JINRONG WANG (2020). Cross-Domain Clothing Retrieval With Feature Fusion and Quadruplet Loss. DigitalObjectIdentifierACCESS.2020.3013631.

Titir Dutta and Soma Biswas (2020). Style Augmented Sketch based Image Retrieval. Indian Institute of Science, Bangalore.




DOI: https://doi.org/10.54314/jmn.v4i1.134

JURNAL MATHEDUCATION NUSANTARA ISSN : 2614-512X (Print) ISSN : 2614-5138 (Online) Published by Program Pascasarjana UMN Al Washliyah