Deteksi Objek dengan Model Warna Ycbcr dan Similiarity Distance

Perani Rosyani, Resti Amalia, Ines Heidiani Ikasari

Abstract


Deteksi object menjadi hal menarik untuk diteliti, namu deteksi object tidak lepas dari proses segmentasi untuk melepaskan background dengan area penting untuk dideteksi. Dalam peneltiian ini kami menggunakan segmentasi warna YCbCr dengan kluster warna 2 dan 3 dari metode K-Means pada 139 image dari dataset ImageClef2017. Images yang kami ambil memiliki karakteristik background yang kompleks sehingga membutuhkan operator-operator selain metode dari segmentasi warna seperti holes, filter dan openarea. Kami juga menggunakan pendekatan jarak dari Manhattan distance untuk mengkluster warna. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik dari kluster-kluster yang kami teliti. Hasil yang kami peroleh adalah kluster 3 mendapatkan akurasi lebih baik dibandingkan kluster 2.


Keywords


Deteksi Objek; YCbCr; Similiarity Distance

Full Text:

PDF

References


P. Rosyani, “Deteksi Citra Bunga Menggunakan Analisis Segmentasi Fuzzy C-Means dan Otsu Threshold,” vol. 20, no. 1, 2020.

S. A. Wadhai and S. S. Kawathekar, “Techniques of Content Based Image Retrieval : A Review,” pp. 75–79.

F. Muwardi and A. Fadlil, “Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 124, 2018.

P. Lin and Y. Chen, “Detection of Strawberry Flowers in Outdoor Field by Deep Neural Network,” 2018 IEEE 3rd Int. Conf. Image, Vis. Comput., pp. 482–486, 2018.

D. S. Guru, Y. H. Sharath Kumar, and S. Manjunath, “Textural features in flower classification,” Math. Comput. Model., vol. 54, no. 3–4, pp. 1030–1036, 2011.

T. X. Pham, P. Siarry, and H. Oulhadj, “Integrating fuzzy entropy clustering with an improved PSO for MRI brain image segmentation,” Appl. Soft Comput. J., vol. 65, pp. 230–242, 2018.

P. Rosyani and O. Hariansyah, “Pengenalan Citra Bunga Menggunakan Segmentasi Otsu Threshold dan Naïve Bayes,” pp. 1–7, 2020.

M. D. J. Bora and D. A. K. Gupta, “Effect of Different Distance Measures on the Performance of K-Means Algorithm: An Experimental Study in Matlab,” vol. 5, no. 2, pp. 2501–2506, 2014.

P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 2, no. 2, p. 118, 2017.

D. H. Apriyanti, A. M. Arymurthy, and L. T. Handoko, “Identification of Orchid Species Using,” pp. 53–57, 2013.

P. Rosyani, M. Taufik, A. A. Waskita, and D. H. Apriyanti, “Comparison of color model for flower recognition,” in 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE), 2019, pp. 10–14.

E. K. Kim, H. Cho, E. Jang, and S. Kim, “Color recognition of landmarks using FIS and CIE LAB,” 2016 Int. Conf. Fuzzy Theory Its Appl. iFuzzy 2016, 2017.

S. Kolkur, D. Kalbande, P. Shimpi, C. Bapat, and J. Jatakia, “Human Skin Detection Using RGB, HSV and YCbCr Color Models,” Proc. Int. Conf. Commun. Signal Process. 2016 (ICCASP 2016), vol. 137, pp. 324–332, 2017.

H. Zhanpeng, Z. Qi, J. Shizhong, and C. Guohua, “Medical Image Segmentation Based on the Watersheds and Regions Merging,” Proc. - 2016 3rd Int. Conf. Inf. Sci. Control Eng. ICISCE 2016, pp. 1011–1014, 2016.




DOI: https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.44230

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License