No image available for this title

DETEKSI KEMIRIPAN CITRA BERBASIS SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) MENGGUNAKAN EUCLIDEAN DISTANCE

Abstrak
Mendeteksi kemiripan objek dalam citra merupakan langkah untuk keperluan
pengolahan citra digital pada image matching. Pendeteksian objek mampu
mendapatkan sebuah informasi berupa objek pada sebuah gambar atau citra seperti
mencari informasi dari sebuah dataset citra. Metode scale invariant feature transform
(SIFT) merupakan metode yang berperan sebagai ekstraksi fitur dari citra yang akan
diuji. Masing-masing keypoint dari citra uji dicocokan tingkat kemiripannya dengan
metode euclidean distance. Keypoint citra uji dikatakan mirip jika memiliki nilai jarak
yang paling kecil. Keypoint dari citra uji yang berkoresponden kemudian diuji nilai
recallnya. Variasi pengujian menggunakan parameter perubahan ukuran, perubahan
rotasi, perubahan warna, perubahan angle dan citra yang berbeda. Dari hasil
pengujian penelitian ini, dataset uji citra yang sama memiliki nilai rata-rata recall 100,
untuk dataset uji perubahan ukuran memiliki nilai rata-rata recall 95, untuk dataset
uji perubahan rotasi memiliki nilai rata-rata recall 95, untuk dataset uji perubahan
warna memiliki nilai rata-rata recall 98, untuk dataset uji perubahan angle memiliki
nilai rata-rata recall 97, untuk dataset uji gambar yang berbeda objek memiliki nilai
rata-rata recall 0.
Kata kunci : Ekstraksi Fitur, Pencocokan Citra, Scale Invariant Feature Transform,
Euclidean Distance

Ketersediaan
S06-20331S06-20331 CHA 2020Koleksi SkripsiTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
S06-20331 CHA 2020
Penerbit
: .,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Ekstraksi Fitur
Pencocokan Citra
Scale Invariant Feature Transform
Euclidean Distance
Info Detail Spesifik
NPM : 06.2015.1.06527 Nilai : B+
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar