Penilaian Komposisi Rule of Thirds Pada Fotografi Menggunakan Bantuan Pengolahan Citra Digital

Rule of thirds adalah salah satu panduankomposisi yang paling dikenal oleh fotografer untukmenciptakan foto yang berkualitas [1]. Komposisi inididapatkan dengan membagi bidang gambar dalam tigabagian yang sama besar dan proporsional baikhorizontal maupun vertikal. Maka terbentuklah garisgarisimajiner dan empat titik perpotongan garisimajiner tersebut. Menurut aturan ini, sebaiknya bagianfoto yang paling menarik ditempatkan di salah satu titiktersebut [2]. Berdasarkan kajian psikologis, kemampuanmanusia untuk menilai dan mengklasifikasi estetikalebih bersifat kualitatif dan subjektif dan banyakmengacu pada persepsi visual dan ketertarikan padajenis fotografi yang berbeda-beda [3].Pada penelitian ini dibuat perangkat lunak untukmenilai komposisi rule of thirds sebuah foto. Foto dinilaidengan cara menghitung jarak antara centroid (pusatmassa suatu bangun) subjek foto dengan salah satu titikperpotongan rule of thirds yang terdekat. Centroidditentukan dengan menggunakan metode Monte Carlo,yaitu dengan cara menyebar sampel acak pada wilayahyang telah digunakan saat segmentasi subjek, kemudiansampel-sampel yang berada di area subjek akan dirataratauntuk mendapatkan centroid-nya. Jarak daricentroid ke titik perpotongan dinilai dengan menghitunghipotenusanya, setelah itu hipotenusa tersebutdibandingkan dengan hipotenusa dari keseluruhanbidang foto yang telah dikalikan dengan toleransi.Hasil percobaan menunjukkan bahwa semakindekat jarak centroid subjek dengan salah satu titikperpotongan maka nilainya akan semakin tinggi, begitupula jika jarak centroid dengan salah satu titikperpotongan semakin jauh, maka nilainya akan semakinrendah. Namun, jika jarak antara centroid subjekdengan salah satu titik perpotongan terlalu jauh, makafoto dianggap tidak sesuai dengan rule of thirds dannilainya 0 (nol). Hal ini terjadi karena posisi subjekberada di tengah-tengah bidang foto.Kata Kunci—Aturan Sepertiga, Centroid, CitraFotografi, Estetika, Fotografi, Komposisi Fotografi,Integrasi Monte Carlo, Otsu Threshold, Rule of Thirds

PENILAIAN KOMPOSISI RULE OF THIRDS PADA FOTOGRAFI MENGGUNAKAN BANTUAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Rule of thirds adalah salah satu panduankomposisi yang paling dikenal oleh fotografer untukmenciptakan foto yang berkualitas [1]. Komposisi inididapatkan dengan membagi bidang gambar dalam tigabagian yang sama besar dan proporsional baikhorizontal maupun vertikal. Maka terbentuklah garisgarisimajiner dan empat titik perpotongan garisimajiner tersebut. Menurut aturan ini, sebaiknya bagianfoto yang paling menarik ditempatkan di salah satu titiktersebut [2]. Berdasarkan kajian psikologis, kemampuanmanusia untuk menilai dan mengklasifikasi estetikalebih bersifat kualitatif dan subjektif dan banyakmengacu pada persepsi visual dan ketertarikan padajenis fotografi yang berbeda-beda [3].Pada penelitian ini dibuat perangkat lunak untukmenilai komposisi rule of thirds sebuah foto. Foto dinilaidengan cara menghitung jarak antara centroid (pusatmassa suatu bangun) subjek foto dengan salah satu titikperpotongan rule of thirds yang terdekat. Centroidditentukan dengan menggunakan metode Monte Carlo,yaitu dengan cara menyebar sampel acak pada wilayahyang telah digunakan saat segmentasi subjek, kemudiansampel-sampel yang berada di area subjek akan dirataratauntuk mendapatkan centroid-nya. Jarak daricentroid ke titik perpotongan dinilai dengan menghitunghipotenusanya, setelah itu hipotenusa tersebutdibandingkan dengan hipotenusa dari keseluruhanbidang foto yang telah dikalikan dengan toleransi.Hasil percobaan menunjukkan bahwa semakindekat jarak centroid subjek dengan salah satu titikperpotongan maka nilainya akan semakin tinggi, begitupula jika jarak centroid dengan salah satu titikperpotongan semakin jauh, maka nilainya akan semakinrendah. Namun, jika jarak antara centroid subjekdengan salah satu titik perpotongan terlalu jauh, makafoto dianggap tidak sesuai dengan rule of thirds dannilainya 0 (nol). Hal ini terjadi karena posisi subjekberada di tengah-tengah bidang foto.Kata Kunci—Aturan Sepertiga, Centroid, CitraFotografi, Estetika, Fotografi, Komposisi Fotografi,Integrasi Monte Carlo, Otsu Threshold, Rule of Thirds

Klasifikasi Citra Berdasarkan Parameter Estetika Menggunakan Metode ANFIS

Manusia memiliki kecerdasan dan kemampuan untuk menilai dan mengklasifikasi citra berdasarkan persepsi visualnya dalam kategori estetika tertentu. Bagaimana memodelkan kemampuan manusia tersebut ke dalam sistem komputasi menjadi tantangan besar dalam penelitian yang masih tergolong baru ini. Terdapat beberapa parameter standar yang digunakan oleh fotografer profesional untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan parameter estetika yaitu; pencahayaan (lighting), kejernihan pada kontras (clarity contras), komposisi (composition), dan simplisitasnya (simplicity). Berdasarkan parameter tersebut, penelitian ini difokuskan pada pengembangan sistem cerdas untuk mengklasifikasikan citra fotografi dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Sistem yang mengacu pada kesimpulan fuzzy yang memanfaatkan aturan fuzzy if-then ini dapat memodelkan aspek pengetahuan manusia yang kualitatif dan memberi reasoning processes tanpa memanfaatkan analisa kuantitatif yang tepat, sehingga metode ANFIS memungkinkan untuk melakukan klasifikasi citra yang lebih natural. Metode penelitian dimulai dengan melakukan ekstraksi subyek pada citra, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur berdasarkan empat parameter estetika untuk mendapatkan data training dan data uji untuk proses training dan testing dengan metode ANFIS. Berdasarkan hasil eksperimen, sistem klasifikasi citra berdasarkan parameter estetika yang berbasis pada sistem inferensi fuzzy dan neural network melalui metode ANFIS memungkinkan untuk dikembangkan lebih jauh. Hasil training ANFIS tahap pertama dengan 100 data training berdasarkan empat parameter estetika didapati error sebesar 0,031235 setelah 2 epoch. Hasil training tahap kedua dengan 200 data training berdasarkan empat parameter estetika didapati error sebesar 0,037421 setelah 2 epoch. Hasil tes untuk menguji validitas hasil training terhadap data training, data testing, dan data cheking memiliki error rate berturut-turut 0,037421, 0,037968, dan 0,0051328. Sedangkan hasil uji empirik didapatkan tingkat akurasi mesin sebesar 75% dan tingkat kesalahannya sebesar 25%

Exploiting Photographic Style for Category-Level Image Classification by Generalizing the Spatial Pyramid

International audienceThis paper investigates the use of photographic style for category-level image classi cation. Speci cally, we exploit the assumption that images within a category share a similar style de ned by attributes such as colorfulness, lighting, depth of eld, viewpoint and saliency. For these style attributes we create correspondences across images by a generalized spatial pyramid matching scheme. Where the spatial pyramid groups features spatially, we allow more general feature grouping and in this paper we focus on grouping images on photographic style. We evaluate our approach in an object classi cation task and investigate style differences between professional and amateur photographs. We show that a generalized pyramid with style-based attributes improves performance on the professional Corel and amateur Pascal VOC 2009 image datasets

Attributes of narrative game aesthetics for perceived cultural learning

Previous researches are mostly concerned on non-holistic game aesthetics for learning in various interactive media platforms. There is lack of studies on attributes of narrative games aesthetics which may contribute to perceived cultural learning. Therefore, this study aims to propose a conceptual model of narrative game aesthetics for perceived cultural learning. Three specific objectives were formulated: (i) to determine game aesthetics that contribute to perceived cultural learning in narrative games, (ii) to develop a narrative game based on the determined game aesthetics, and (iii) to produce empirical evidence on the contribution of game aesthetics towards perceived cultural learning. The research methodology comprises of three main phases: conceptual model development, prototype development, and user evaluation. For the first phase, the conceptual model was developed based on previous literature and reviewed by six experts. In the second phase, prototype development was then developed according to the conceptual model. Finally, user evaluation was employed using quasi experiment which involved 43 participants. Data analysis is conducted using descriptive analysis, correlation analysis, and observation. Findings indicate that six out of 10 attributes namely image and graphic; layout; shape and form; texture; voice; and music, are significantly correlated to perceived cultural learning. The observation results also indicate that these attributes can amplify game experience for perceived cultural learning. In a nutshell, this study has identified attributes of narrative game aesthetics for perceived cultural learning. It further provides empirical evidence on contributions of these attributes of narrative game aesthetics to perceived cultural learning. The outcome of this study will provide guidelines for narrative game designers and developers whom interested to inculcate cultural learning in their game