kuliah

Mengenal Semantik Citra – Bagian I

Artikel ini merupakan bagian dari tulisan pada penelitian disertasi saya. Saya coba sarikan untuk teman-teman yang ingin mempelajari image retrieval. Semoga bermanfaat.

MENGENAL SEMANTIK CITRA – BAGIAN I

Ketika kita mengamati sebuah lukisan yang didalamnya terdapat gunung, air yang mengalir, pepohonan, dan burung yang sedang terbang, kita mengenal lukisan ini adalah lukisan pemandangan. Kemampuan manusia untuk mengenali gambar tidak terlepas dari pengalamannya melihat berbagai jenis gambar sehingga mampu membedakannya satu sama lain. Setelah menghubungkan satu objek dengan objek lainnya, maka kita baru bisa menjelaskan tema gambar atau melakukan penafsiran (interpretation) gambar. Interpretasi tema/konsep citra disebut dengan semantik citra.

Gambar atau citra memiliki karakteristik visual yang terdiri dari warna, bentuk dan tekstur. Pengenalan pada tahap karakteristik visual disebut dengan persepsi. Persepsi adalah tanggapan (penerimaan) langsung terhadap sebuah objek berupa karakteristik visual tanpa melakukan interpretasi.

Jika saja sistem computer memiliki kemampuan seperti manusia dalam menejelaskan semantic citra, maka dapat dipastikan kita dapat mencari gambar digital yang disimpan dalam computer dengan mudah. Namun, kemampuan manusia menjelaskan semantik citra dengan cepat, bukan hal yang sederhana untuk dilakukan oleh komputer. Sudah banyak penelitian dalam bidang image retrieval dikembangkan untuk membuat komputer mampu menjelaskan semantic citra. Dalam banyak penelitian, karakteristik citra seperti warna, bentuk dan tekstur digunakan untuk pencarian citra. Pencarian citra melalui karakteristik citra disebut dengan content-based image retrieval (CBIR).

Pengenalan citra dimulai dengan melakukan ekstraksi ciri (feature extraction), yaitu mengenali citra berdasarkan karakteristik citra. Berdasarkan hasil survey [], perkembangan penelitian CBIR dalam hal ekstraksi ciri dapat dikelompokkan menjadi 3 (tiga) yaitu berbasis global (global-based), berbasis regional (region-based) dan berbasis lokal (local-based).

Global-based

Pengenalan citra berbasis global menggunakan informasi seluruh bagian citra. Salah satu metode berbasis global-based yang banyak paling banyak digunakan adalah histogram warna []. Namun metode ini memiliki kelemahan yaitu hanya menghitung frekuensi piksel citra sehingga sangat sensitive terhadap perubahan cahaya dan geometris. Akibatnya dua buah citra yang memiliki warna dan posisi geometris yang berbeda akan dikenali sebagai dua buah citra yang berbeda, walaupun secara semantic kedua citra tersebut sama. Perhatikan Gambar dibawah ini:

Dengan pendekatan berbasis global, maka kedua citra tersebut akan dikenali sebagai citra yang berbeda.

Region-based

Pada dasarnya manusia mengenali citra berdasarkan objek yang dikandung pada citra tersebut. Oleh karena itu kemudian berkembang pendekatan regional dimana citra disegmentasi menjadi beberapa regional yang merepresentasikan objek.

Namun metode ini juga memiliki kelemahan, yaitu pada saat segmentasi citra. Sampai saat ini belum ada teknik segmentasi citra yang dapat melakukan segmentasi dengan baik. Hasil segmentasi seringkali tidak sesuai dengan objek yang diinginkan. Perhatikan gambar di bawah ini:

Local-based

Oleh karena itu untuk mengatasi masalah segmentasi pada pendekatan regional, kemudian berkembang pendekatan lokal. Pada pendekatan ini citra dibagi menjadi beberapa blok citra yang berukuran sama. Dengan demikian pada pendekatan lokal tidak membutuhkan segmentasi.

Namun pada pendekatan lokal, setiap blok citra tidak memiliki makna. Akibatnya pendekatan lokal tidak mampu menjelaskan hubungan konseptual antar blok citra.

Adanya permasalahan tersebut, maka pendekatan lokal berkembang menjadi pendekatan bagian (part-based). Pada pendekatan bagian akan, akan dideteksi bagian-bagian penting dari citra yang mampu menjelaskan semantik citra. Pendekatan ini disebut juga dengan pendekatan generative. Berikut contoh dari pendekatan bagian.

Untuk mendapatkan bagian penting citra, pendekatan generative menggunakan teori Bayes. Dengan teori bayes, tanpa melakukan segmentasi citra, pendekatan bagian dapat mendeteksi bagian penting citra.

Sumber :

1. Datta, R., Joshi, D., Li, J dan Wang, J. (2007). Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trend of the New Age. ACM Transaction on Computing Survey.

2. Bimbo, A. (1999). Visual Information Retrieval. Morgan Kauffman

3. Rui, Y., Huang, T. S., dan Chang, S. F. (1999). Image Retrieval: Current Techniques, Promising Direction, and Open Issues. Journal of Visual Communication and Image Representation, 10(1), 39-62.

4. Smeulders, A. W. M. , et al. (2000). Content-based Image Retrieval at The End of The Early Years. IEEE PAMI, 22(12), 1349-1380

5. Zhang, Y. J. (2003). Content-based Visual Information Retrieval. Beijing, China: Science Publisher.

4 thoughts on “Mengenal Semantik Citra – Bagian I

  1. Terima kasih atas intisari ini tentang image retrieval.]

    Alhamdulillah saya lebih paham sekarang tentang yang Ibu terangkan saat seminar perdana CI 2 hari yang lalu, dengan membaca artikel ini.

    Dhani – Ilkom 42

  2. assalamualaykum, boleh mnta petunjuknya bgmn aplikasi neural network back-propagation pd matlab bu?atw boleh mnta ebook yg berkenaan dengan it…
    trimakasih banyak ats bimbingnnya..

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s