The number of species of plants or flora in Indonesia is abundant. The wealth of Indonesia's flora species is not to be doubted. Almost every region in Indonesia has one or some distinctive plant(s) which may not exist in other countries. In enhancing the potential diversity of tropical plant resources, good management and utilization of biodiversity is required. Based on such diversity, plant classification becomes a challenge to do. The most common way to recognize between one plant and another is to identify the leaf of each plant. Leaf-based classification is an alternative and the most effective way to do because leaves will exist all the time, while fruits and flowers may only exist at any given time. In this study, the researchers will identify plants based on the textures of the leaves. Leaf feature extraction is done by calculating the area value, perimeter, and additional features of leaf images such as shape roundness and slenderness. The results of the extraction will then be selected for training by using the backpropagation neural network. The result of the training (the formation of the training set) will be calculated to produce the value of recognition accuracy with which the feature value of the dataset of the leaf images is then to be matched. The result of the identification of plant species based on leaf texture characteristics is expected to accelerate the process of plant classification based on the characteristics of the leaves.
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kesamaan dua citra berdasarkan warna dan deteksi tepi citra menggunakan metode deteksi tepi antara Sobel dan Robert. Hasil masing-masing deteksi selanjutnya dibandingan untuk mendapatkan metode deteksi tepi terbaik. Proses pencocokan citra dilakukan dengan fitur histogram, teknik cropping, dan operator deteksi tepi (Robert dan Sobel). Terdapat dua tahapan yaitu pra-proses untuk membangun basis data citra dan proses CBIR untuk menentukan kemiripan citra berdasarkan citra input. Tahapan pra-proses diawali dengan citra yang dimasukkan dan ditransformasi ke histogram warna untuk mendapatkan nilai RGB (Red, Green, Blue). Selanjutnya nilai histogram warna disimpan ke dalam basis data. Tahapan proses CBIR diawali dengan deteksi tepi citra masukan menggunakan operator deteksi tepi Robert dan Sobel untuk mendapatkan nilai garis tepi dari citra input. Teknik cropping dari nilai garis tepi dilakukan untuk memotong sudut luar dari deteksi tepi sehingga citra yang didapatkan menjadi optimal. Selanjutnya citra tersebut ditransformasi ke histogram warna untuk mendapatkan nilai RGB. Tahapan akhir adalah proses pencocokan antara citra input dengan citra pada database dengan mencocokkan nilai RGB menggunakan jarak Euclidean. Hasil penelitian menunjukkan bahwa operator Robert mendapatkan hasil yang lebih optimal dibandingkan operator Sobel.
Ekstraksi pola pembuluh darah retina dapat dimanfaatkan dalam sistem biometrik sebagai otentikasi keamanan. Citra hasil ekstraksi pola pembuluh darah retina dapat dimasukkan ke dalam fitur untuk identifikasi sistem biometrik. Salah satu metode yang dapat dilakukan untuk melakukan segmentasi pembuluh darah retina adalah metode fuzzy logic. Pada penelitian ini, dilakukan ekstraksi pembuluh darah citra fundus retina menggunakan implementasi fuzzy logic. Peneliti menggunakan sejumlah 20 citra fundus yang diperoleh dari dataset DRIVE berformat .tif. Proses segmentasi dimulai dengan tahap preprocessing yang berisikan konversi citra menjadi grayscale, median filtering, perataan histogram CLAHE, dan eliminasi optic disc, kemudian dilanjutkan dengan pembuatan fuzzy inference system. Tahapan preprocessing yang digunakan merupakan hasil dari rangkaian uji coba peneliti dengan melihat hasil dari setiap uji coba yang dilakukan, sehingga mendapatkan citra yang menonjolkan fitur pembuluh darah dan menghilangkan noise atau fitur retina yang tidak diperlukan seperti optic disc. Uji coba segmentasi dilakukan pada Polyspace R2020a sebagai media untuk menjalankan program mulai dari preprocessing hingga segmentasi menggunakan fuzzy logic. Keluaran dari segmentasi ini berupa citra segmentasi hasil dari metode fuzzy logic dan crisp value. Metode fuzzy logic berhasil diterapkan untuk melakukan ekstraksi pembuluh darah retina dan menghasilkan crisp value. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai salah satu fitur sistem identifikasi biometrik retina.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.