Penggunaan Homography Computer Vision dalam Image Preprocessing untuk Model Pengenalan Tulisan Tangan  
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penggunaan Homography Computer Vision dalam Image Preprocessing untuk Model Pengenalan Tulisan Tangan SUSENAS 2020 Farabi Arsy Edodivano T. ( 221709682 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Dokumentasi digital menjadi suatu kebutuhan dalam berbagai keperluan data dan informasi yang terkandung dalam suatu dokumen. Dokumentasi digital dapat dilakukan dengan pengenalan karakter atau tulisan. Salah satu model pengenalan karakter atau tulisan yang dapat digunakan adalah Convolutional Neural Networks ( CNN ) . Model CNN memerlukan tahap image preprocessing agar dihasilkan akurasi yang lebih baik. Tahap image preprocessing dapat dilakukan menggunakan metode , yang salah satunya adalah homography. Pada penelitian ini digunakan metode homography computer vision dalam tahap image preprocessing dengan model CNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil metode homography dengan metode lainnya pada model yang sama ; dan untuk mengetahui sejauh mana hasil akurasi model yang pada tahap image preprocessing-nya menggunakan metode homography. Penelitian dilakukan dengan langkah : input document ( scanned / images ) ; image preprocessing ( homography ) ; dan perbandingan akurasi , dengan menggunakan dataset EMNIST untuk training data. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu , metode homography yang digunakan mampu mengatasi masalah perspektif gambar.Jumlah model CNN yang telah dibentuk adalah 2 , akurasi dari validasi data actual model khusus pengenalan huruf adalah 73 % dan akurasi model pengenalan angka 71 % dengan menggunaka metode lainnya atau gabungan , sedangkan untuk metode homographi akurasi jauh lebih rendah yaitu 55 % untuk prediksi huruf dan 57 % untuk prediksi angka. Kata Kunci— Homography , Image Preprocessing , CNN , computer vision , RANSAC I. LATAR BELAKANG Badan Pusat Statistik ( BPS ) merupakan Lembaga Non Pemerintah penyedia kebutuhan data atau di bidang kegiatan statistik berdasarkan peraturan yang berlaku. Salah satu kewenangan BPS adalah Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional. Dalam menjalankan kewenangan tersebut , BPS melakukan kegiatan rutin dalam waktu tertentu seperti survey atau sensus. Pengumpulan data dari kegiatan survei atau sensus yang dilakukan BPS Sebagian besar masih menggunakan PAPI ( Paper And Pencil Interviewing ) . PAPI adalah Teknik tangan dalam pencacahan berbasis kertas dan pendataan. Hasil pencacahan dengan PAPI akan dimasukkan secara manual kedalam database. Kegiatan memasukkan data secara manual membutuhkan tenaga kerja , biaya , dan waktu yang besar. Berdasarkan Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 43 tahun 2017 tentang Harga Satuan Pokok tulisan Kegiatan Badan Pusat Statistik Tahun anggaran 2018 , biaya yang dibutuhkan untuk memasukkan data berkisar Rp5.000 – Rp19.000 per dokumen. Hal tersebut menyebabkan biaya yang dibutuhkan semakin besar seiring bertambahnya jumlah dokumen , sehingga kegiatan memasukkan data secara manual masih tidak efisien , khususnya dari segi keuangan. Kegiatan memasukkan data membutuhkan kemampuan komunikasi secara tertulis yang baik dan kemampuan mengoperasikan perangkat lunak yang digunakan. Dalam pelaksanaanya harus disertai dengan konsentrasi yang tinggi , ketelitian , dan kesabaran yang besar. Jika ketiga komponen tersebut akan menimbulkan permasalahan , seperti kesalahan penulisan ( tipografi ) . Selain itu , kecepatan pengetikan juga berpengaruh pada lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses entri data. Kegiatan memasukkan data secara manual memiliki banyak kelemahan sehingga tidak efisien. terpenuhi , maka tidak OCR atau Optical Character Recognition merupakan salah satu metode pengenalan teks atau objek. Proses OCR yaitu mengonversikan gambar huruf menjadi karakter ke dalam bahasa mesin yang dikenali oleh komputer. Pengenalan teks pada OCR terdiri dari pengenalan karakter cetak baku dan pengenalan karakter tulis tangan. tulisan Pengenalan tangan merupakan proses yang kompleks. Tulisan tangan memiliki ketidakteraturan pada setiap karakter tulisan tangan , tergantung pada gaya tulisan tangan oleh masing-masing individu. Ketidakteraturan ini memunculkan variasi yang tinggi sehingga proses klasifikasi karakter akan sangat rumit. Untungnya , terdapat metode pembelajaran otomatis telah dikembangkan dengan baik untuk mengakomodasi variabilitas ini yaitu neural networks [ 1 ] . Neural networks , awalnya dirancang menyerupai jaringan saraf neuron otak manusia , mengekstraksi fitur dari data karakter , kemudian menentukan fitur mana yang relevan dengan klasifikasi sampai tingkat tertentu menggunakan data training. Pada perkembangannya terdapat jenis neural networks yang khusus digunakan untuk mengolah data gambar yaitu Convolutional Neural Networks ( CNN ) . Banyak Sekali model pengenalan yang dilakukan dengan menggunakan berbagai macam algoritmanya , salah satunya adalah CNN. Model pengenalan akan dilakukan untuk memprediksi karakter atau isian tulisan tangan. Form processing memiliki tahapan-tahapan untuk mendapatkan gambar hasil scan tulisan tangan. Form processing mempunyai metode tersendiri seperti perlakuan normalisasi , binarization , donoise , skew correction , dan resize ukuran dokumen. Hal tersebut menunjukkan form 1 / 8 processing mempengaruhi tingkat akurasi model pengenalan yang dibangun. registration dapat meningkatkan hasil akhir seiring gambar yang digunakan bervariasi. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Di zaman yang modern ini gambar dokumen tidak hanya dapat diambil melalui scanner , telpon gengganm tiap individu sekarang mempunya kamera yang kualitasnya berbeda-beda. Gambar yang diambil pun bisa saja dengan perspektif yang berbeda , dari atas maupun samping. Tentunya perbedaan perspektif gambar tersebut harus dilakukan preprocessing agar hasil gambar yang digunakan ke dalam model pengenaan karakter dapat dibaca dengan baik. sama Salah satu metode yang dapat digunakan dari masalah tersebut yaitu homography matrix. Pada computer vision , 2 gambar pada bidang yang terhubung melalui homography . Matriks dari homography berukuran 3x3 dengan 8 Degree of Freedom ( DoF ) [ 2 ] . Metode ini membutuhkan gambar reference sebagai acuan , dan gambar yang ingin di trasnformasikan atau di proses. 2 gambar tersebut akan dicocokan ( matches ) dengan keypoint dari tiap gambar. Dengan begitu tentunya tahapan normalisasi , skewness correction , dan resize sudah pasti dilakukan sehingga metode ini membuatnya lebih efektif untuk memproses gambar. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan masalah yang didapatkan , tujuan penelitian ini adalah : 1. Menggunakan homography untuk mengatasi masalah perspektif gambar dan efesiensi form preprocessing 2. Membandingkan hasil gambar dari metode homography dengan metode lainnya terhadap akurasi penggunaan metode pada model yang sama. III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat penelitian tentang performa dari ORB [ 3 ] . Penelitian tersebut merupakan penelitian yang membuat algoritma ORB untuk pertama kalinya. Algoritma ORB sendiri menggunakan BRIEF dan FAST. Hasil dari penelitian tersebut adalah descriptor baru yaitu ORB , dan mendemontrasikan kinerja serta efisiensi dari metode tersebut. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Daniel Barath dkk [ 4 ] lebih menekankan teori dibandingkan praktiknya. Penelitan tersebut menggunakan metode SIFT , bukan menggunakan ORB. Hasil penelitian tersebut mendapatkan 2 rumus baru estimasi homograpy. Rumus tersebut didapatkan dari batasan umum. Penelitian tentang penggunaan RANSAC yang dilakukan oleh Zhang rong [ 5 ] . Penelitian tersebut fokus pada komputasi otomatis dari sebuah homografi gambar dengan estimator yang didapatkan melalui RANSAC. Metode matching keypoint yang digunakan adalah NCC matching. Hasil penelitian tersebut mengatakan bahwa algoritma RANSAC secara efisien mengeliminasi korespodensi yang tidak akurat. Penelitian lebih lanjut yang dilakukan oleh Dr. Mehfuza Holia dkk [ 6 ] tentang automisasi image registration. Penelitian tersebut menyatakan bahwa image registration merupakan tahap yang penting dalam semua image preprocesing. Image Penelitian selanjutnya adalah tentang klasifikasi tulisan tangan menggunakan database EMNIST dan model neural network [ 7 ] . Dari hasil penelitian tersebut dikatakan bahwa model CNN dalam menyelesaikan masalah pengenalan gambar. dapat meningkatkan performa Dari berbagai penelitian terkait , maka dibutuhkan penelitian yang fokus pada metode homography dalam tahap image preprocessing. Hasil gambar transformasi yang diperoleh akan digunakan ke dalam model CNN. IV. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma homography. Berikut ini merupakan algoritma yang digunakan untuk mendapatkan hasil gambar transformasi dari homography : Gambar 1. Algoritma Homography yang digunakan A. Import 2 images Gambar yang digunakan sebagai gambar acuan ( reference ) adalah gambar asli dari form kuesioner yang tidak terdapat isian. Gambar acuan didapatkan melalui website resmi BPS melalui sebuah file bernama kuesioner keluarga. Sedangkan gambar yang akan diproses adalah gambar yang sudah terdapat isian. Gambar isian tersebut merupakan hasil dari scan atau foto kamera android. 2 / 8 Gambar 2. Gambar reference Gambar 3. Gambar yang akan diproses B. Convert to grayscale Warna pada pixel tidak memberikan informasi yang penting sehingga gambar yang awalnya memiliki banyak warna diubah menjadi warna abu-abu. Gambar berwarna tidak digunakan karena membutuhkan waktu scanning yang lebih besar [ 8 ] . Warna abu-abu memiliki intensitas warna merah , hijau , dan biru ( RGB ) yang sama [ 13 ] . C. Initiate ORB Detector ORB merupakan perpaduan dari detektor keypoint FAST dan BRIEF yang dimodifikasi. Pada implementasi didalam computer vision , keypoint harus ditemukan pada gambar. Keypoint yang digunakan harus stabil. Ada beberapa detektor yang dapat digunakan dalam openCv ( sebuah library Python ) , seperti ORB , SIFT , dan SURF. Berikut merupakan algoritma dari ORB [ 9 ] : Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 4. Flowchart Algorita ORB Fungsi yang digunakan untuk membuat ORB pada openCv adalah cv.orb ( ) . Fungsi tersebut memiliki sebuah nilai parameter berapa banyak objek ORB yang ingin diinisialisasi ( default object 500 ) . Dikarenakan gambar yang digunakan adalah gambar dokumentasi atau form kuesioner makan ORB yang digunakan untuk meningkatkan akurasi hasil gambar sebanyak 5000. D. Find keypoint Setelah objek ORB dibuat , keypoint pada gambar akan terbentuk. Jumlah keypoint bergantung pada berapa banyak objek ORB yang akan diinisialisasi. Pada kasus ini , Keypoint yang terbentuk belum jelas. Seluruh objek yang ada pada gambar bisa saja menjadi keypoint berdasarkan algoritma ORB yang digunakan tadi seperti logo BPS , tulisan , dan kotak. Gambar 5. Keypoint dari ORB yang diinisilisasi 3 / 8 E. Match Keypoint Metode yang digunakna untuk pencocokan keypoint adalah Brute Force Matches ( BFM ) . BFM menggunakan pendekatan brute – force untuk pencocokan keypoint [ 10 ] . BFM mengambil sebua keypoint pada gambar pertama ( gambar acuan ) kemudian dibandingkan dengan semua keypoint yang ada pada gambar kedua ( gambar yang ingin diproses ) . Setelah itu dicari yang mana yang paling dekat jarak antar keypoint ( dalam bentuk matriks ) . BFM deksriptor secara konvensional dilakukan menggunakan jarak Hamming [ 11 ] . Saat jarak hamming dihitung , output yang akan didapatkan berupa nilai yang menentukan kesamaan antara kedua deksriptor. Jika nilai yang diperoleh kurang dari trashold , maka deskriptor bisa dicocokkan ( match ) . F. RANSAC Random Sampling Consensus ( RANSAC ) adalah metode yang digunakan untuk memperkirakan parameter model yang cocok dengan beberapa data diantaranya ada pencilan yang dimana bagian dari data yang rusak [ 12 ] . Tujuan dari langkah ini agar bad keypoint dapat difilter. Sehingga nantinya keypoint yang tersisa adalah keypoint terbaik. Berikut merupakan algoritma dari RANSAC Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik G. Find Homography Matrix and Transformed Titik 2D ( x , y ) pada sebuah gambar dapat direpresentasikan sebagai vektor 3D x = ( 𝑥1 , 𝑥2 , 𝑥3 ) dimana x = 𝑥1 dan y = 𝑥2 . 𝑥3 𝑥2 Secara umum rumus matriks homography yaitu 𝑠 𝑥′ 𝑦′ 1 = 𝐻 𝑥 𝑦 1 = ℎ11 ℎ12 ℎ13 ℎ21 ℎ22 ℎ23 ℎ31 ℎ32 ℎ33 𝑥 𝑦 1 … ( 1 ) Gambar 7. Proses Matrik Homography Dari gambar 7 setelah didapatkan matriks homography maka dilakukan transform pada gambar yang diproses. Dengan homography , skewness correction , voice , serta resolusi dari gambar akan sama dengan gambar yang menjadi acuan. Gambar 6. Algoritma RANSAC Gambar 8. Gambar yang diproses setelah dilakukan transformasi H. Model Pengenalan Karakter Setelah gambar hasil dari proses homography dilakukan , gambar tersebut akan digunakan untuk pengenalan karakter. tersebut dengan Kemudian dibandingkan akurasi model 4 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik metode image preprocessing lainnya. Model yang akan digunakan pada penelitian ini adalah model Convulutional Neural Networj ( CNN ) . Dataset yang digunakan untuk training model adalah EMNIST berupa huruf dan angka yang dikonversi menjadi bentuk digit. V. KERANGKA PIKIR Gambar 10. EMNIST dataset berupa huruf Berdasarkan gambar 10 dapat diketahui bahwa data EMNIST huruf memiliki kelas yang tidak balanced , artinya tiap huruf memiliki jumlah dataset yang berbeda. Huruf “O” merupakan dataset terbanyak dan huruf “I” merupakan kelas dengan jumlah dataset terkecil. Dataset EMNIST merupakan bentuk pixel dalam .csv file , sehingga jika ingin melihat gambar langsung diperlukan plot array. Gambar dataset dikhususkan atau diperlakukan hanya untuk gambar dengan ukuran 28x28 pixels. Gambar 9. Kerangka Pikir Penelitian Pada penelitian ini perlu dilakukan training data agar model pengenalan tulisan tangan dapat digunakan. Output dari model tersebut adalah akurasi dari model tersebut. Penelitian ini bertujuan membandingkan metode homography yang digunakan dalam proses image preprocessing dengan metode lainnya dalam model yang sama. Model yang akan digunakan adalah model CNN. Model CNN membutuhkan dataset. Dataset yang digunakan adalah EMNIST dataset berupa huruf dan angka yang dikonversi menjadi bentuk digit. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Summaries Dataset Hasil summaries dataset EMNIST yang berupa huruf adalah sebagai berikut. Gambar 11. Contoh EMNIST dataset huruf 5 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 12. Contoh EMNIST dataset angka B. CNN Model Model yang dibuat pada penelitian ini terdiri dari dua model , yaitu model pengenalan karakter berupa huruf dan model pengenalan karakter berupa angka. Dua model tersebut menggunakan 2 dataset berbeda dari EMNIST , yaitu EMNIST latter dan EMNIST digit. Data yang akan dilatih berjumlah 80 % dan dari validasi atau test dataset berujumlah 20 % . Model yang terbentuk untuk pengenalan tulisan huruf berupa model CNN dengan 3 lapis Conv2D dengan masing masing kernel size 3x3 , setelah itu dibentuk lapisan flatten dan Dense dengan ukuran 64 , 128 , dan 26. Selain itu model yang digunakan juga menggunakan MaxPool2D dengan pool size 2x2. Untuk model pengenalan tulisan tangan angka atau digit yang terbentuk berupa model CNN yang menggunakan lapisan Conv2D dengan masing – masing kernel size 3x3 , setelah itu menggunaka MaxPool2D dengan ukuran 2x2 dan model ini menggunakan lapisan flatten dan 2 lapisan Dense dengan ukuran 100 dan 10. Gambar 14. Ploting Loss model pengenalan tulisan tangan huruf Gambar 15. Ploting Accuracy model pengenalan tulisan tangan huruf Gambar 16. Ploting Akurasi dan Loss model pengenalan tulisan tangan angka atau digit C. Penggunaan Metode Homography dan Lainnya Homography untuk image preprocessing sudah dilakukan setiap tahapannya dan mendapatkan hasil gambar yang telah di transformasi. Selanjutnya hasil gambar tersebut digunakan dalam model pengenalan tulisan tangan , yaitu CNN. Gambar 13. Summary model pengenalan tulisan tangan huruf 6 / 8 Gambar 17. Keypoint Matching.Gambar proses merupakan gambar hasil discanned Gambar 18. Keypoint Matching.Gambar yang digunakan hasil pengambilan foto dari kamera android. Gambar 19. Hasil gambar yang diproses ( transformed ) Berdasarkan gambar 19 dapat diketahui bahwa awalnya gambar memiliki perspektif yang berbeda dapat ditransformasi menggunakan homography. Sehingga tidak diperlukan lagi proses skewness correction dan normalisasi gambar. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 20. Gambar crop huruf dari Homography Selain itu , metode atau kumpulan teknik yang akan skewness correction , binarization , dibandingkan yaitu denoice , reshape , resize , dan contrast. D. Perbandingan Akurasi Model Akurasi merupakan proporsi dari semua hasil yang diprediksi benar dibagi dengan keseluruhan data observasi prediksi. Akurasi menggambarkan seberapa tepat model dapat memprediksi dengan benar. Data actual yang digunakan merupakan kuesioner SUSENAS 2020 pada halaman 1 saja. Hal ini karena hanya pada halaman 1 saja yang memiliki banyak isian. Sedangkan pada halaman lain tidak memiliki banyak isian dan cenderung kosong. Data actual tidak terbatas hanya pada isian kotak saja , melainkan jawaban terbuka juga dapat dimasukkan kedalam data actual. Gambar 21. Gambar crop jawaban terbuka Model CNN Pengenalan Huruf Pengenalan Angka Metode Homography Akurasi Metode atau Gabungan teknik lainnya 55,5714257 73,42857 57,7439623 71,37735649 Tabel 1. Perbandingan akurasi metode Berdasarkan tabel 1 dapat diketahui bahwa akurasi model menggunakan metode atau teknik gabungan lebih baik dari pada dengan metode homography. Akurasi ini dapat dikatakan cukup rendah dibandingkan dengan akurasi model saat validasi atau dilatih. Hal ini dikarenakan banyak temuan berupa tulisan sangat rapat yang mempersulit crop gambar dan gambar tidak tidak berkualitas baik. Selain membuat kualitas menjadi semakin baik yang dapat dilihat pada gambar 20. Metode tersebut hanya dapat memperbaiki kemiringan dan ketepatan titik atau koordinasi pixel gambar serta perspektif gambar. itu , metode homography ( A ) ( B ) Gambar 22. A ) gambar tulisan tangan dengan jarak space yang sangat minim B ) angka yang ditulis diluar kotak VII. PENUTUP Telah berhasil dilakukan metode homography yang mampu mengatasi masalah perspektif gambar. Hal tersebut ditunjukkan dengan homography matriks berhasil mentransformasikan 7 / 8 gambar yang ingin di proses sedemikian rupa dapat menjadi sama seperti gambar acuan ( referensi ) . [ 8 ] Selain itu 2 model CNN juga sudah dapat dibentuk , untuk model pengenalan CNN huruf dibentuk dengan dengan 3 lapis Conv2D dengan masing masing kernel size 3x3 , setelah itu dibentuk lapisan flatten dan Dense dengan ukuran 64 , 128 , dan 26. Selain itu , model yang digunakan juga menggunakan MaxPool2D dengan pool size 2x2. Untuk model CNN pengenalan angka atau digit menggunakan lapisan Conv2D dengan masing-masing kernel itu menggunakan MaxPool2D dengan ukuran 2x2 dan model ini menggunakan lapisan flatten dan 2 lapisan Dense dengan ukuran 100 dan 10. Masing – masing model memiliki akurasi pada dataset training dan validasi diatas 98 % , tetapi saat model dicobakan ke data actual akurasi jauh lebih rendah yaitu untuk model CNN huruf 73 % dan model CNN angka 71 % dengan metode lainnya , sedangkan untuk metode homography akurasi model hanya 55 % untuk pengenalan huruf dan 57 % pengenalan angka. size 3x3 , setelah Dapat disimpulkan bahwa metode homography hanya untuk mengatasi perspektif gambar serta titik atau koordinat pixel gambar yang tidak meningkatkan kualitas gambar secara signifikan. Sedangkan metode lainnya atau teknik gabungan dapat mengatasi kualitas gambar selain kemiringan gambar. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] DAFTAR PUSTAKA V. R. Kulkarni , S. Mujawar , and S. Apte , “H Ash F Unction Implementation Using a Rtificial N Eural N Etwork , ” Soft Comput. , vol. 1 , no. 1 , pp. 1–8 , 2010. R. Collins , “Lecture 16 : Planar Homographies Motivation : Points on Planar Surface , ” 2007 , [ Online ] . Available : http : / / www.cse.psu.edu / ~rcollins / CSE486 / lecture16.p df. M. Hasenbusch , A. Pelissetto , and E. Vicari , “The critical behavior of 3D Ising spin glass models : Universality and scaling corrections , ” J. Stat. Mech. Theory Exp. , vol. 2008 , no. 2 , pp. 2564–2571 , 2008 , doi : 10.1088 / 1742-5468 / 2008 / 02 / L02001. D. Barath and Z. Kukelova , “Homography from two orientation- and scale-covariant features , ” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , vol. 2019-Octob , pp. 1091– 1099 , 2019 , doi : 10.1109 / ICCV.2019.00118. R. Zhang , “Automatic Computation of a Homography by RANSAC Algorithm RANSAC for a Homography Direct Linear Transformation ( DLT ) , ” Comput. Vis. H. Mehfuza and S. Zankhana , “Automatic Image Registration , ” Int. Conf. Re- search Innov. Sci. Eng. & Technology , ICRISET2017 , vol. 1 , pp. 401–411 , 2017. [ 7 ] W. Zhu , “Classification of MNIST Handwritten Digit Database using Neural Network , ” 2000. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik S. Shirali-Shahreza , M. T. Manzuri-Shalmani , and M. H. Shirali-Shahreza , “Preparing Persian / Arabic Scanned Images for OCR , ” pp. 1332–1336 , 2006 , doi : 10.1109 / ictta.2006.1684574. [ 9 ] Y. Lei , Z. Yu , and Y. Gong , “An Improved ORB Algorithm of Extracting and Matching Features , ” Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recognit. , vol. 8 , no. 5 , pp. 117–126 , 2015 , doi : 10.14257 / ijsip.2015.8.5.12. [ 10 ] B. Matchers and A. Jakubovi , “Image Feature Matching and Object Detection Using Brute-Force Matchers , ” no. September , pp. 16–19 , 2018. [ 11 ] [ 12 ] E. Bostanci , “Is Hamming distance only way for matching binary image feature descriptors ? , ” Electron. Lett. , vol. 50 , no. 11 , pp. 806–808 , 2014 , doi : 10.1049 / el.2014.0773. L. Moisan , P. Moulon , and P. Monasse , “Automatic Homographic Registration of a Pair of Images , with A Contrario Elimination of Outliers , ” Image Process. Line , vol. 2 , pp. 56–73 , 2012 , doi : 10.5201 / ipol.2012.mmm-oh. [ 13 ] Fisher R , Perkins S. , Walker A. and Wolfat E. , 2003 ‘image preprocessing learning resource’ 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penggunaan Homography Computer Vision dalam Image Preprocessing untuk Model Pengenalan Tulisan Tangan SUSENAS 2020 Farabi Arsy Edodivano T. ( 221709682 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Dokumentasi digital menjadi suatu kebutuhan dalam berbagai keperluan data dan informasi yang terkandung dalam suatu dokumen. Dokumentasi digital dapat dilakukan dengan pengenalan karakter atau tulisan. Salah satu model pengenalan karakter atau tulisan yang dapat digunakan adalah Convolutional Neural Networks ( CNN ) . Model CNN memerlukan tahap image preprocessing agar dihasilkan akurasi yang lebih baik. Tahap image preprocessing dapat dilakukan menggunakan metode , yang salah satunya adalah homography. Pada penelitian ini digunakan metode homography computer vision dalam tahap image preprocessing dengan model CNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil metode homography dengan metode lainnya pada model yang sama ; dan untuk mengetahui sejauh mana hasil akurasi model yang pada tahap image preprocessing-nya menggunakan metode homography. Penelitian dilakukan dengan langkah : input document ( scanned / images ) ; image preprocessing ( homography ) ; dan perbandingan akurasi , dengan menggunakan dataset EMNIST untuk training data. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu , metode homography yang digunakan mampu mengatasi masalah perspektif gambar.Jumlah model CNN yang telah dibentuk adalah 2 , akurasi dari validasi data actual model khusus pengenalan huruf adalah 73 % dan akurasi model pengenalan angka 71 % dengan menggunaka metode lainnya atau gabungan , sedangkan untuk metode homographi akurasi jauh lebih rendah yaitu 55 % untuk prediksi huruf dan 57 % untuk prediksi angka. Kata Kunci— Homography , Image Preprocessing , CNN , computer vision , RANSAC
VII. PENUTUP Telah berhasil dilakukan metode homography yang mampu mengatasi masalah perspektif gambar. Hal tersebut ditunjukkan dengan homography matriks berhasil mentransformasikan 7 / 8 gambar yang ingin di proses sedemikian rupa dapat menjadi sama seperti gambar acuan ( referensi ) . [ 8 ] Selain itu 2 model CNN juga sudah dapat dibentuk , untuk model pengenalan CNN huruf dibentuk dengan dengan 3 lapis Conv2D dengan masing masing kernel size 3x3 , setelah itu dibentuk lapisan flatten dan Dense dengan ukuran 64 , 128 , dan 26. Selain itu , model yang digunakan juga menggunakan MaxPool2D dengan pool size 2x2. Untuk model CNN pengenalan angka atau digit menggunakan lapisan Conv2D dengan masing-masing kernel itu menggunakan MaxPool2D dengan ukuran 2x2 dan model ini menggunakan lapisan flatten dan 2 lapisan Dense dengan ukuran 100 dan 10. Masing – masing model memiliki akurasi pada dataset training dan validasi diatas 98 % , tetapi saat model dicobakan ke data actual akurasi jauh lebih rendah yaitu untuk model CNN huruf 73 % dan model CNN angka 71 % dengan metode lainnya , sedangkan untuk metode homography akurasi model hanya 55 % untuk pengenalan huruf dan 57 % pengenalan angka. size 3x3 , setelah Dapat disimpulkan bahwa metode homography hanya untuk mengatasi perspektif gambar serta titik atau koordinat pixel gambar yang tidak meningkatkan kualitas gambar secara signifikan. Sedangkan metode lainnya atau teknik gabungan dapat mengatasi kualitas gambar selain kemiringan gambar. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]
dilakukan menggunakan metode , yang salah satunya adalah homography. Pada penelitian ini digunakan metode homography computer vision dengan model CNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil metode homography dengan metode lainnya pada model yang sama ; dan untuk mengetahui sejauh mana hasil akurasi model yang pada tahap image preprocessing-nya menggunakan metode homography. Penelitian dilakukan dengan langkah : input document ( Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu , metode homography yang digunakan mampu mengatasi masalah perspektif gambar.Jumlah model CNN yang telah dibentuk adalah 2 , akurasi dari validasi data actual model khusus pengenalan huruf adalah 73 % dan akurasi model pengenalan angka 71 % dengan menggunaka metode lainnya atau gabungan , sedangkan untuk metode homographi akurasi jauh lebih rendah yaitu 55 % untuk prediksi huruf dan 57 % untuk prediksi angka. Kata Kunci— Homography , Image Preprocessing , CNN vision , RANSAC VII. PENUTUP Telah berhasil dilakukan metode homography yang mampu mengatasi masalah perspektif gambar. Hal tersebut , tetapi saat model dicobakan ke data actual akurasi jauh lebih rendah yaitu untuk model CNN huruf
O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O