Hyperspectral Image Classification based on Dimensionality Reduction and Swarm Optimization

Hyperspectral images have high dimensions, making it difficult to determine accurate and efficient image segmentation algorithms. Dimension reduction data is done to overcome these problems. In this paper we use Discriminant independent component analysis (DICA). The accuracy and efficiency of the segmentation algorithm used will affect final results of image classification. In this paper a new method of multilevel thresholding is introduced for segmentation of hyperspectral images. A method of swarm optimization approach, namely Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) is used to find n-1 optimal m-level threshold on a given image. A new classification image approach based on Darwinian particle swarm optimization (DPSO) and support vector machine (SVM) is used in this paper. The method introduced in this paper is compared to existing approach. The results showed that the proposed method was better than the standard SVM in terms of classification accuracy namely average accuracy (AA), overall accuracy (OA and Kappa index (K)

Multilevel thresholding hyperspectral image segmentation based on independent component analysis and swarm optimization methods

High dimensional problems are often encountered in studies related to hyperspectral data. One of the challenges that arise is how to find representations that are accurate so that important structures can be clearly easily. This study aims to process segmentation of hyperspectral image by using swarm optimization techniques. This experiments use Aviris Indian Pines hyperspectral image dataset that consist of 103 bands. The method used for segmentation image is particle swarm optimization (PSO), Darwinian particle swarm optimization (DPSO) and fractional order Darwinian particle swarm optimization (FODPSO). Before process segmentation image, the dimension of the hyperspectral image data set are first reduced by using independent component analysis (ICA) technique to get first independent component. The experimental show that FODPSO method is better than PSO and DPSO, in terms of the average CPU processing time and best fitness value. The PSNR and SSIM values when using FODPSO are better than the other two swarm optimization method. It can be concluded that FODPSO method is better in order to obtain better segmentation results compared to the previous method

Basis Decomposition Discriminant ICA

In this Master's Thesis, we introduce the methodology Basis-Decomposition Discriminant ICA (BD-DICA), capable of finding the most discriminant Independent Components to characterise a high-dimensional dataset. The algorithm provides for this characterisation for several components with the same structure as the inputs. An adaptation of the algorithm for Feature Extraction is derived in the conclusions of this report. BD-DICA is constructed as a combination of the Basis-Decomposition ICA (BD-ICA), an architecture for ICA used in fMRI data analysis, and the Basis-Decomposition Fisher's Linear Discriminant (BDFLD), a modified version of the classical FLD introduced in this work. BDDICA is originally designed to deal with fMRI Data analysis, in which often we have data of about 10-5- 10-6- dimensions and a much smaller number of instances. BD-DICA finds interesting projections in the data whose output show a high discriminant power while maximising independence among the obtained projectors. Additional strategies based in a high restriction over the search subspace reduce highly the chances of overfitting. Experiments with synthetic data show that the method is robust to noise and that it is capable of successfully finding the discriminant generators of the data. Experiments performed with real fMRI data show that the method offers good results with Resting-State fMRI data. Unfortunately, no conclusive results were obtained for Task-Based fMRI data. A Gradient-Ascend approach to BD-DICA is exposed in detail along the report, including all needed derivatives. In addition, the implementation we used for the experimentation is publicly available running under MATLAB in www.github/qtabs/bddica. Compatibility with Octave is possible with a few adaptations regarding external libraries used by the algorithm

An Efficient High-Dimensional Gene Selection Approach based on Binary Horse Herd Optimization Algorithm for Biological Data Classification

The Horse Herd Optimization Algorithm (HOA) is a new meta-heuristic algorithm based on the behaviors of horses at different ages. The HOA was introduced recently to solve complex and high-dimensional problems. This paper proposes a binary version of the Horse Herd Optimization Algorithm (BHOA) in order to solve discrete problems and select prominent feature subsets. Moreover, this study provides a novel hybrid feature selection framework based on the BHOA and a minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) filter method. This hybrid feature selection, which is more computationally efficient, produces a beneficial subset of relevant and informative features. Since feature selection is a binary problem, we have applied a new Transfer Function (TF), called X-shape TF, which transforms continuous problems into binary search spaces. Furthermore, the Support Vector Machine (SVM) is utilized to examine the efficiency of the proposed method on ten microarray datasets, namely Lymphoma, Prostate, Brain-1, DLBCL, SRBCT, Leukemia, Ovarian, Colon, Lung, and MLL. In comparison to other state-of-the-art, such as the Gray Wolf (GW), Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA), the proposed hybrid method (MRMR-BHOA) demonstrates superior performance in terms of accuracy and minimum selected features. Also, experimental results prove that the X-Shaped BHOA approach outperforms others methods

一种基于Gabor描述的概率子空间人脸识别方法

该文提出了一种Gabor小波域的概率子空间人脸识别方法,简称GPSA方法。考虑到Gabor小波在人脸识别中的优势,首先给出了一种改进的人脸图像Gabor特征描述方法,在此基础上建立基于Gabor特征的概率子空间模型,人脸识别按照概率匹配方式进行,从而有机集成了Gabor特征描述和基于类内、类间变化的概率子空间分析两者所提供的鉴别信息,增强了人脸识别系统的鲁棒性。在包括190人的人脸数据库上的实验结果表明,所提出方法的识别性能较现有的概率子空间分析方法有了较明显的改善

Multilevel Thresholding Segmentasi Citra Warna Menggunakan Logarithmic Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization

Permasalahan utama dari segmentasi citra warna adalah tidak semua metode segmentasi citra yang ada saat ini dapat digunakan secara langsung seperti halnya pada citra gray scale. Maka dari itu diperlukan suatu teknik yang tepat untuk melakukan segmentasi warna. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik segmentasi multilevel thresholding dengan menggunakan suatu bobot inersia logarithm decreasing particle swarm optimization (LogPSO). Bobot inersia Nilai threshold optimal diperoleh dengan cara memaksimalkan fungsi objektif Otsu. Teknik yang diusulkan mengurangi waktu perhitungan untuk perhitungan threshold optimum didasarkan pada multilevel thresholdingyang diujikan pada 8 citra warna standar. Suatu analisis perbandingan secara detail dengan bobot inersia lainnya yang didasarkan pada multilevel thresholding yakni constant particle swarm optimization (CPSO), menunjukkan hasil kinerja yang lebih baik pada metode yang diusulkan. Kinerja segmentasi citra warna dalam penelitian ini didasarkan pada peak signal to noise ratio (PSNR), mean, standar deviasi fitness, structural similarity index measure (SSIM), mean square of error (MSE) serta waktu perhitungannya. Algoritma LogPSO menunjukkan hasil yang lebih baik pada keseluruhan parameter tersebut kecuali pada waktu penghitungan. Algoritma LogPSO lebih lama waktu perhitungannya dibandingkan dengan CPSO

Laporan PPM Pelatihan Pembuatan Media Pembelajaran dan Media Presentasi bagi Guru di BKS Umbulharjo

Program ini merupakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dengan skema reguler di bidang ilmu teknik informatika. Pengabdian ini bekerjasama dengan BKS Umbulharjo, Yogyakarta dan dilaksanakan di Laboratorium Teknik Informatika, UAD. Bermula dari kebijakan pemerintah melalui Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 4 Tahun 2020 tentang pelaksanaan kebijakan pendidikan dalam masa pandemi virus Corona mengharuskan proses belajar dilakukan dari rumah secara daring. Terutama bagi daerah yang masih berada pada status Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) level 3 dan 4. Kondisi tersebut berdampak pada sekolah terutama guru di BKS Umbulharjo yang diwajibkan untuk menguasai teknologi agar dapat menyelenggarakan pembelajaran secara daring. BKS Umbulharjo merupakan wadah dari SD/MI Muhammadiyah/Aisyiyah di wilayah Umbulharjo. BKS Umbulharjo mempunyai program kerja untuk mengembangkan, meningkatkan dan menciptakan daya saing civitas sehingga tercipta pengajar yang unggul disertai pemanfaatan teknologi untuk peningkatan kualitas publikasi dan dokumentasi dalam menunjang pembelajaran. Di BKS Umbulharjo, permasalahan yang terjadi adalah sebagian besar guru belum optimal dalam memanfaatkan teknologi seperti media pembelajaran dan media presentasi untuk membantu kegiatan belajar mengajar. Saat ini guru masih menggunakan media pembelajaran konvensional seperti buku cetak dan alat-alat fisik penunjang pembelajaran lainnya. Pembelajaran konvensional tersebut mempunyai keterbatasan yaitu kurang efektif apabila digunakan untuk skenario pembelajaran secara daring sehingga membuat pengalaman belajar siswa menjadi berkurang. Selain itu untuk proses pembelajaran daring, setiap guru harus membuat media untuk presentasi materinya. Selama ini sudah menggunakan Powerpoint tetapi masih biasa dan kurang informatif dan menarik sehingga perlu ditingkatkan keterampilan dalam memaksimalkan fitur dari Powerpoint. Oleh karena itu, pelatihan ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas kegiatan belajar mengajar serta meningkatkan keterampilan guru di BKS Umbulharjo dalam memanfaatkan teknologi. PPM ini dimulai bulan Maret dan pelatihannya dilaksanakan pada tanggal 31 Agustus dan 1 September 2021 secara luring di Laboratorium Teknik Informatika dan tanggal 2 dan 3 September 2021 secara daring. Pelatihan dilakukan oleh 3 dosen sebagai pemateri dan 4 orang mahasiswa Teknik Informatika sebagai asisten pemateri dan pelatihan. Metode yang digunakan dalam PPM ini: 1) Persiapan sebelum pelatihan digunakan untuk mengidentifikasi materi yang dibutuhkan oleh guru di BKS Umbulharjo dan membuat modul pelatihannya. 2) Pemaparan pengetahuan digunakan untuk menjelaskan tentang media pembelajaran, media presentasi, teknologinya, dan jenis-jenisnya. 3) Pelatihan dilaksanakan untuk menambah keterampilan guru dalam membuat membuat media pembelajaran dan media presentasi yang informatif dan menarik. 4) Pendampingan dilaksanakan untuk mendampingi peserta setelah pelatihan. 5) Evaluasi digunakan untuk mengetahui kemampuan peserta dalam membuat media pembelajaran dan media presentasi serta melakukan perbaikan bagi PPM berikutnya. Hasil dari kegiatan PPM ini adalah guru di BKS Umbulharjo mampu memanfaatkan teknologi dalam membuat media pembelajaran dan media presentasi yang informatif dan menarik sehingga meningkat pengetahuan dan keterampilannya. Luaran yang telah dihasilkan yaitu modul pelatihan pembuatan media pembelajaran dan media presentasi, artikel ilmiah yang diseminarkan pada Seminar Nasional Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat - UAD, artikel yang diterbitkan di media massa, dokumentasi video kegiatan dan kegiatan peningkatan keberdayaan Mitra

Pemanfaatan Aplikasi Rapor K-13 (Kurikulum 2013) Berbasis Web di SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta

Program ini merupakan pengabdian kepada masyarakat (PkM) dengan skema reguler di bidang ilmu informatika. Pengabdian ini bekerjasama dengan SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta dan akan dilaksanakan di Laboratorium Informatika, UAD. SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta merupakan salah satu SD Muhammadiyah percontohan di wilayah BKS Umbulharjo yang mewadahi SD/MI Muhammadiyah/Aisyiyah di wilayah Umbulharjo. SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta mempunyai program kerja untuk mengembangkan, meningkatkan pelayanan akademik bagi guru, siswa dan orang tua siswa. Hal ini terutama dalam proses pengolahan nilai akhir siswa yang digunakan untuk monitoring keberhasilan pembelajaran siswa. Proses pengolahan nilai rapor selama ini menggunakan dukungan aplikasi Microsoft Excel. Berdasarkan kurikulum 2013 (K-13), sistem pelaporan hasil penilaian oleh pendidik berbentuk nilai dan/atau deskripsi pencapaian kompetensi untuk hasil penilaian kompetensi pengetahuan dan ketrampilan termasuk penilaian hasil pembelajaran tematik-terpadu dan deskripsi sikap untuk hasil penilaian kompetensi sikap spiritual dan sikap sosial. Permasalahan pada mitra yaitu penggunaan aplikasi Excel yang kurang memadai dari sisi efektifitas dan efisiensi untuk mengolah banyaknya variabel kompetensi untuk setiap mata pelajaran serta mengolah banyaknya jumlah mata pelajaran wajib maupun tambahan AIK di SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta. Permasalahan berikutnya yaitu diperlukannya pendampingan penyusunan dan evaluasi rencana pelaksanaan pembelajaran (RPP) yang sesuai dengan kurikulum 2013 terutama tentang model pembelajaran dan komponen penilaiannya. Dari uraian permasalahan tersebut, kami bekerja sama dengan SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta akan mengadakan pelatihan pemanfaatan aplikasi rapor berbasis web serta melakukan pendampingan dan evaluasi rencana pembelajaran yang sudah ada agar pelayanan akademiknya meningkat. Metode yang digunakan dalam PkM ini yaitu: 1) Persiapan sebelum pelatihan yang terdiri dari dua tahap yaitu a) mengidentifikasi kendala pada mitra seperti diperlukannya pendampingan dan evaluasi pada rencana pembelajaran yang sudah ada serta mengidentifikasi kelemahan aplikasi rapor berbasis Excel yang sudah berjalan dan b) menghubungi pakar kurikulum/pendidikan SD, membuat aplikasi sistem rapor K-13 berbasis web, membuat modul pelatihannya dan mempersiapkan dukungan alat dan operasional bagi guruguru di SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta. 2) Pemaparan pengetahuan digunakan untuk menjelaskan tentang strategi penyusunan rencana pembelajaran dan komponen penilaiannya sesuai kurikulum 2013 oleh pakar dan pengenalan teknologi sistem rapor berbasis web beserta keunggulannya oleh tim dosen Informatika. 3) Pelatihan dilaksanakan untuk mengenalkan penggunaan aplikasi rapor berbasis web pada peserta disertai dengan contoh kasus. 4) Pendampingan dilaksanakan untuk mendampingi guru dalam menyusun strategi rencana pembelajaran sesuai kurikulum 2013 dan proses migrasi dari aplikasi rapor lama ke aplikasi baru. 5) Evaluasi digunakan untuk mengecek hasil penyusunan rencana pembelajaran, mengukur keakuratan dari aplikasi rapor yang baru dan mengetahui kemampuan peserta dalam proses adaptasi ke aplikasi sistem rapor K-13. Hasil dari kegiatan PkM ini adalah guru-guru di SD Muhammadiyah Sokonandi Yogyakarta dapat memanfaatkan teknologi dalam proses penilaian rapor siswa untuk mempermudah proses pengolahan nilai akhir dan pelaporan hasil pembelajaran serta dapat menyusun rencana pembelajaran yang baik. Luaran yang akan dihasilkan yaitu aplikasi Sistem Rapor K-13 berbasis web, modul pelatihan penggunaan aplikasi, artikel ilmiah yang diseminarkan pada Seminar Nasional Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat UAD, artikel yang diterbitkan pada media massa, video dokumentasi kegiatan dan peningkatan keberdayaan Mitra