Ekstraksi Ciri Tekstur Menggunakan Improved Completed Robust Local Binary Pattern Untuk Klasifikasi Citra Batik

Untuk membantu proses pendokumentasian citra batik, dibutuhkan sistem klasifikasi yang cukup handal dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi citra batik. Salah satu bagian penting dari sistem klasifikasi adalah metode ekstraksi ciri. Pemilihan metode ekstraksi ciri yang tepat sangat dibutuhkan agar dapat mencapai akurasi yang tinggi pada sistem klasifikasi. Metode ekstraksi ciri tekstur menjadi pilihan pada sistem klasifikasi kali ini, karena batik direpresentasikan berdasarkan motif dasarnya. Salah satu metode ekstraksi ciri tekstur yang handal adalah Local Binary Pattern (LBP). LBP adalah metode yang sederhana namun efisien dalam merepresentasikan ciri, serta gray-scale invariant. Beberapa penelitian telah diajukan untuk meningkatkan kinerja LBP. Salah satunya adalah Completed Robust Local Binary Pattern (CRLBP), diusulkan oleh Zhao untuk mengatasi kelemahan CLBP yang sensitif terhadap noise. Namun, CRLBP tidak invariant terhadap rotasi. Dari permasalahan tersebut, penelitian kali ini mengusulkan pendekatan baru dari CRLBP, dengan cara menyisipkan metode LBPROT ke dalam algoritma CRLBP. LBPROT adalah salah satu metode yang diusulkan untuk memperbaiki kelemahan LBP agar invariant terhadap rotasi. Pendekatan yang disebut di atas dinamakan Improved Completed Robust Local Binary Pattern (ICRLBP). ICRLBP memiliki metode dasar yang sama dengan CRLBP. ICRLB memiliki 3 histogram ciri yaitu ICRLBP_Sign, ICRLBP_Magnitude, dan ICRLBP_Center. Algoritma LBPROT disisipkan setelah sign vector dan magnitude vector diperoleh. LBPROT mencari kombinasi nilai biner yang terkecil dari nilai biner sign vector dan magnitude vector pada setiap piksel. Kombinasi nilai biner terkecil tersebut dikonversi ke bilangan desimal. Dari nilai desimal tersebut histogram ciri ICRLBP disusun. Selanjutnya, Histogram ciri ICRLBP menjadi data masukkan ke klasifikasi Probabilistic Neural Network. Kinerja sistem diukur menggunakan akurasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa ICRLBP dapat meningkatkan akurasi sebesar 17,39% dan lebih cepat 300 kali lipa t dari CRLBP pada dataset Batik. Hal ini menunjukkan bahwa ICRLBP lebih handal dibandingkan CRLBP. ============================================================================================================================== Assisting the process of batik image documentation, a reliable classification system is needed. One important part in the classification system is the feature extraction method. Selecting an appropriate feature extraction method is an urgent issue in order to achieve high accuracy in the classification system. Texture feature extraction method is choosen at this study, because batik can be represented by its basic pattern or motif. One of reliable texture feature extraction methods is Local Binary Pattern (LBP). LBP is a simple but efficient method and gray-scale invariant, namely it is not affected at uneven illumination issue on the image, because LBP describes texture locally. Some studies have been proposed to improve the performance of LBP, such as Completed Robust Local Binary Pattern (CRLBP). CRLBP is proposed by Zhao to overcome the weaknesses of CLBP that sensitive to noise. However, CRLBP is not invariant to rotation. From that problem, in this study, a new approach of CRLBP is proposed. CRLBP algor ithm will be inserted by LBPROT algorithm. LBPROT is one of improved LBP methods that proposed to overcome the LBP weakness which is not rotation invariant. The approach is called Improved Completed Robust Local Binary Pattern (ICRLBP). ICRLBP has the same basic method to CRLBP. ICRLBP has three feature histograms namely ICRLBP_Sign, ICRLBP_Magnitude, and ICRLBP_Center. After sign vector and magnitude vector is gotten, LBPROT algorithm is inserted. LBPROT looks for the smallest binary combination value of sign binary vector and magnitude binary vector in each piksel. Futhermore, the smallest binary combination value is converted to decimal. That decimal value is used to build the ICRLBP histograms. ICRLBP histograms as input data is fed into classification system using Probabilistic Neural Network. The performance of classification system is evaluated using accuracy. The result experiments show that the accuracy and the speed of ICRLBP increased by 17.39% and 300 times for Batik datasets, respectively. It sho that ICRLBP is proven can improve the performance of CRLBP

Inflammatory Cell Extraction in Pap smear Images: A Combination of Distance Criterion and Image Transformation Approach

In order to obtain a diagnosis of cervical cancer information, the characteristics of each cell nucleus must be identified and evaluated properly through a Pap smear test. The presence of inflammatory cells in Pap smear images can complicate the process of identification of cell nuclei in the early detection of cervical cancer. Inflammatory cells need to be eliminated to assist pathologists in reading Pap smear slides. In this work, we developed a novel method to extract the inflammatory cells that allow detection of cell nuclei more accuracy. The proposed algorithm consists of two stages: extraction of inflammatory cells using the distance criterion and image transformation. This experiment applied to the 1358 cells comprising 378 nuclei cells and 980 inflammatory cells from 25 Pap smear images. The results showed that our method can significantly reduce the amount of inflammation that can disrupt the cell nuclei in the detection process. The proposed method has promising results with a sensitivity level of 97% and a specificity of 84.38%

Image Retrieval Based on Multi Structure Co-occurrence Descriptor

This study present a new technique for Batik cloth image retrieval using Micro-Structure Co-occurence Descriptor (MSCD). MSCD is a developed method based on Enhanced Micro Structure Descriptor (EMSD). Previously, EMSD has been improved by adding edge orientation feature. In previous study, EMSD cannot achieve an optimal precision. Therefore, MSCD is proposed to overcome the EMSD drawback using global feature approach, namely Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). There are 300 batik cloth images which contain 50 classes used for dataset. The performance result show that MSCD can retrieve Batik cloth images more effective than EMSD

CBIR of Batik Images using Micro Structure Descriptor on Android

Batik is part of a culture that has long developed and known by the people of Indonesia and the world. However, the knowledge is only on the name of batik, not at a more detailed level, such as image characteristic and batik motifs. Batik motif is very diverse, different areas have their own motifs and patterns related to local customs and values. Therefore, it is important to introduce knowledge about batik motifs and patterns effectively and efficiently. So, we build CBIR batik using Micro-Structure Descriptor (MSD) method on Android platform. The data used consisted of 300 images with 50 classes with each class consists of six images. Performance test is held in three scenarios, which the data is divided as test data and data train, with the ratio of scenario 1 is 50%: 50%, scenario 2 is 70%, 30%, and scenario 3 is 80%: 20%. The best results are generated by scenario 3 with precision valur 65.67% and recall value 65.80%, which indicates that the use of MSD on the android platform for CBIR batik performs well

KLASIFIKASI CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI YANG INVARIANT TERHADAP ROTASI

Untuk membantu proses pendokumentasian citra Batik, dibutuhkan sistem klasifikasi yang cukup handal dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi citra Batik. Salah satu kehandalan sistem klasifikasi yang dibutuhkan adalah invariant terhadap rotasi. Kehandalan tersebut dibutuhkan agar sistem dapat diaplikasikan untuk mengenali citra dari berbagai macam sumber, seperti internet. Kehandalan sistem klasifikasi tidak lepas dari kehandalan metode ekstraksi cirinya. Salah satu metode ekstraksi ciri yang invariant terhadap rotasi adalah LBPROT. Namun, LBPROT memiliki kekurangan yaitu mengabaikan karakteristik lokal dari kekontrasan atau nilai varian. Di lain pihak, Completed Local Binary Pattern (CLBP) dan Completed Robust Local Binary Pattern (CRLBP) memiliki ciri yang dapat merepresentasikan nilai varian lokal tanpa mengabaikan struktur spasial lokal, yaitu ciri magnitude-nya, CLBP_M dan CRLBP_M. Oleh karena itu, pada penelitian kali ini diusulkan metode klasifikasi yang invariant terhadap rotasi, dengan menggunakan metode ekstraksi ciri yang menggabungkan kelebihan metode LBPROT dan CLBP_M (rotCLBP_M), atau LBPROT dan CRLBP_M (rotCRLBP_M). Hasil ekstraksi ciri akan menjadi data masukan untuk sistem klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). Kinerja sistem diukur menggunakan akurasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem klasifikasi dengan metode ekstraksi ciri rotCRLBP_M, lebih unggul dibandingkan dengan metode rotCLBP_M. Sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi maksimal sebesar 90.34% untuk dataset Batik. Sedangkan pada dataset Brodatz, sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi sebesar 87,92%

Multi-document Summarization Based on Sentence Clustering Improved Using Topic Words

Informasi dalam bentuk teks berita telah menjadi salah satu komoditas yang paling penting dalam era informasi ini. Ada banyak berita yang dihasilkan sehari-hari, tetapi berita-berita ini sering memberikan konten kontekstual yang sama dengan narasi berbeda. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk mengumpulkan informasi ini ke dalam ringkasan sederhana. Di antara sejumlah subtugas yang terlibat dalam peringkasan multi-dokumen termasuk ekstraksi kalimat, deteksi topik, ekstraksi kalimat representatif, dan kalimat rep-resentatif. Dalam tulisan ini, kami mengusulkan metode baru untuk merepresentasikan kalimat ber-dasarkan kata kunci dari topic teks menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Metode ini terdiri dari tiga langkah dasar. Pertama, kami mengelompokkan kalimat di set dokumen menggunakan kesamaan histogram pengelompokan (SHC). Selanjutnya, peringkat cluster menggunakan klaster penting. Terakhir, kalimat perwakilan yang dipilih oleh topik diidentifikasi pada LDA. Metode yang diusulkan diuji pada dataset DUC2004. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata 0,3419 dan 0,0766 untuk ROUGE-1 dan ROUGE-2, masing-masing. Selain itu, dari pembaca prespective, metode kami diusulkan menyajikan pengaturan yang koheren dan baik dalam memesan kalimat representatif, sehingga dapat mempermudah pemahaman bacaan dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membaca ringkasan

Comparison of Methods for Batik Classification Using Multi Texton Histogram

Batik is a symbol reflecting Indonesian culture which has been acknowledged by UNESCO since 2009. Batik has various motifs or patterns. Because most regions in Indonesia have their own characteristic of batik motifs, people find difficulties to recognize the variety of Batik. This study attempts to develop a system that can help people to classify Batik motifs using Multi Texton Histogram (MTH) for feature extraction. Meanwhile, k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) algorithm were employed for classification. The performance of those classifications is then compared to seek the best classification method for Batik classification. The performance is tested 300 images divided into 50 classes. The results show the optimum accuracy achieved using k-NN with k=5 and MTH with 6 textons is 82%; however, SVM and MTH with 6 textons denote 76%. According to the result, MTH as feature extraction, k-NN or SVM as a classifier can be applied on Batik image classification