Post on 24-Feb-2016
description
Preprocessingdan
Features Extraction
Pengertian
• Preprocessing adalah proses pengolahan data asli sebelum data tsb diolah dgn JST.
• Tujuan preprocessing, diantaranya:– Menghilangkan noise– Memperjelas features (fitur) data– Memperkecil / memperbesar ukuran data– Mengkonversi data asli agar diperoleh data yg
sesuai kebutuhan
Contoh preprocessing
– Mengubah citra RGB gray-scale– Binerisasi citra– Croping citra– Resize citra– Edge detection / edge enhancement– Thinning
Keuntungan preprocessing
• Data lebih siap diolah dgn JST• Data sesuai dengan kebutuhan JST, misalnya
pada proses binerisasi dan bipolarisasi• Fitur data lebih jelas
Kerugian preprossesing
• Perlu tambahan waktu komputasi, shg pengolahan data secara keseluruhan lebih lama
• Algoritma preprocessing kadang-kadang menghilangkan informasi penting
Features Extraction
• Features extraction adalah proses pengambilan ciri-ciri yg unik dari data yg akan diolah.
• Tujuan feature extraction diantaranya:– Memperkecil jumlah data– Mengambil informasi yg terpenting dari data yg
diolah– Mempertinggi presisi pengolahan
Contoh features extraction
• Edge detection / edge enhancement• Separasi / pemisahan warna• Pencarian nilai-nilai ekstrim (tertinggi atau
terendah)• Penghitungan banyaknya sudut
Contoh enhancement
Contoh Thinning
Contoh Feature Extraction
Gambar asli Gambar gray-scale
Contoh Feature Extraction
00100
01100
00100
00100
00100
00100
00100
01110Gambar biner
Catatan
• Preprocessing harus disesuaikan dgn kebutuhan data
• Features extraction memerlukan kreatifitas dan kecermatan peneliti
• Obyek yg sama dapat diambil fitur-fitur yg berbeda