PENCARIAN CITRA BERBASIS TEKSTUR UNTUK PENGENALAN LOKASI

Amir Fatah Sofyan, Agus Harjoko

Abstract


Banyaknya jumlah foto digital yang dihasilkan dari kamera digital menjadikan problem tersendiri terutama dalam pencarian kembali foto dari koleksi foto yang ada. Deskripsi tekstur banyak digunakan dalam pencarian citra karena dapat membedakan obyek dari jenis variasi citra yang ditunjukkan pada skala lebih kecil dari obyek. Penelitian ini berusaha mengimplementasikan metode pencarian citra berdasarkan deskripsi tekstur untuk pengenalan lokasi dari latar belakang yang ada pada sebuah foto— terutama landmark—yang dibandingkan dengan foto lain yang sudah dikenali. Metode yang digunakan berupa pendekatan statistik dengan co-occurrence matrix untuk ekstraksi ciri dan aturan k-Nearest Neighbour untuk klasifikasi tekstur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat kecocokan yang bervariasi, dengan nilai terendah 0% hingga tertinggi 84%.


Full Text:

PDF

References


Luo, J., Joshi, D., Yu, J. and Gallagher, A., 2011, Geotagging in multimedia and computer vision—a survey, Multimedia Tools and Applications, volume 51, edisi 1.

Ahlers, D. and Boll, S., 2008, “Oh web image, where art thou?,” Proceedings of the 14th international conference on Advances in multimedia modeling (Berlin, Heidelberg).

Amitay, E., Har’El, N., Sivan, R. and Soffer, A., 2004, Web-a-where: geotagging web content, Proceedings of the 27th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval.

Corboy, A., Tsang, W., Raicu, D. and Furst, J., 2005, Texture-based image retrieval for computerized tomography databases, Proceedings of the 18th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems.

Glatard, T., Montagnat, J. and Magnin, I.E., 2004, Texture based medical image indexing and retrieval: application to cardiac imaging, Proceedings of the 6th ACM SIGMM international workshop on Multimedia information retrieval.

Hays, J. and Efros, A.A., 2008, IM2GPS: estimating geographic information from a single image, Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR 2008. IEEE Conference on.

Popescu, A. and Moëllic, P.-A., 2009, MonuAnno: automatic annotation of georeferenced landmarks images, Proceedings of the ACM International Conference on Image and Video Retrieval (New York, NY, USA).

Torralba, A., Murphy, K.P., Freeman, W.T. and Rubin, M.A., 2003, Context-based vision system for place and object recognition, Proceedings of the Ninth IEEE International Conference on Computer Vision - Volume 2 (Washington, DC, USA).

Yap, K.-H., Chen, T., Li, Z. and Wu, K., 2010, A Comparative Study of Mobile-Based Landmark Recognition Techniques, IEEE Intelligent Systems, volume 25, edisi 1 (Jan. ).

Petrou, M. and Sevilla, P.G., 2006, Image Processing: Dealing with Texture, John Wiley & Sons Inc.

Nixon, M.S. and Aguado, A.S., 2008, Feature extraction and image processing, Academic.

Gonzalez, R.C. and Woods, R.E., 2008, Digital Image Processing, Pearson Education Inc.

Matlab, 2009, Analyzing the Texture of an Image, The MathWorks.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.