Menentukan nilai Modified Direction Feature MDF

Tabel 2.4 Nilai arah suatu segmen garis Arah Nilai Bentuk Vertikal 2 Diagonal kanan 3 Horizontal 4 Diagonal kiri 5 2.5.1.2 Transition Feature TF Transition Feature TF merupakan teknik untuk menghitung nilai posisi dan jumlah transisi pada arah horizontal dan vertikal. Transisi merupakan posisi dimana terjadi perubahan dari piksel background menjadi foreground namun tidak sebaliknya. Nilai TF didapat dari hasil pembagian antara posisi suatu transisi dengan panjang ataupun lebar suatu citra. Nilai TF dihitung untuk semua 4 arah transisi, yaitu kiri ke kanan, kanan ke kiri, atas ke bawah, dan bawah ke atas. Nilai TF berkisar antara 0-1 dan semakin menurun dari posisi transisi awal hingga posisi akhir transisinya.

2.5.1.3 Menentukan nilai

Modified Direction Feature Nilai MDF merupakan vektor ciri yang didapat setelah menghitung nilai DF dan TF, serta menentukan jumlah transisi yang dipakai. Perbedaan utamanya adalah cara bagaimana vektor cirinya dibuat. Untuk MDF, vektor ciri dibuat berdasarkan perhitungan jumlah transisi dari piksel background ke foreground dari arah vertikal dan horizontal. Pada MDF, selain menghitung nilai Transisi Lokasinya atau Location Transition LT, nilai Transisi Arah atau Direction Transition DT juga disimpan. Oleh karena itu, untuk tiap transisinya, pasangan nilai [LT, DT] disimpan Bluemenstein, 2014. 1. Menentukan nilai LT Untuk menghitung nilai LT, baca data dari tiap baris pada piksel gambar dari kiri ke kanan dan kanan ke kiri. Demkian juga, tiap kolom pada piksel gambar juga dibaca, mulai dari atas ke bawah dan bawah ke atas. Nilai LT dalam tiap arahnya, dihitung sebagai hasil pembagian dari jarak yang dilalui pada suatu gambar. Sebagai contoh, jika suatu transisi dihitung dari kiri ke kanan, maka nilai transisi yang ditemukan terletak semakin ke kiri, maka nilainya lebih besar dibanding dengan nilai transisi yang ditemukan pada bagian kanannya. 2. Menentukan nilai DT Ketika sebuah transisi pada arah tertentu ditemukan, bersamaan dengan nilai LT, nilai arah DT pada posisi tersebut juga disimpan. Nilai DT dihitung dengan membagi nilai arahnya dengan nilai yang telah ditentukan sebelumnya misalnya pada gambar 2.5, nilai tersebut = 10. Nilai 10 ini dipilih untuk menyederhanakan perhitungan nilai floating-point -nya sehingga nilainya antara 0 dan 1. Setelah langkah diatas dilakukan, maka didapat 4 vektor dari tiap set cirinya 8 vektor totalnya, untuk LT dan DT. Untuk masing-masing nilai LT dan DT, 2 buah vektor akan memiliki dimensi MAX x NC dimana NC adalah Number of Columns Gambar 2.17 Contoh hasil perhitungan DT dan LT Bluemenstein,2007 lebar dari karakternya dan 2 vektor sisanya akan menjadi MAX x NR dimana NR adalah Number of Rows tinggi dari karakternya. Lebih lanjut lagi, untuk vektor- vektor diatas dibutuhkan sebuah re-sampling untuk memastikan bahwa ukuran dimensi NCNR sudah dinormalisasi. Ukuran target dalam re-scaling ditetapkan = 5. Untuk nilai vektor tertentu LT atau DT, dimensi window yang sesuai dihitung dengan menentukan pembagi yang sesuai dari NCNR, dan rata-rata dari nilai LTDT yang ada pada tiap window disimpan dalam matriks hasil re-sampled dengan ukuran 5 x 3 seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.5, untuk vektor yang didapat dari arah traversal kiri ke kanan. Bagian re-sampling ini dilakukan untuk tiap nilai vektor transisi yang tersisa, sehingga akan didapat vektor ciri sebanyak 120 atau 160 elemen vektor yang bisa dibentuk, tergantung dengan jumlah transisi yang ditentukan. Jumlah vektor ciri ini ditentukan dengan rumus sebagai berikut : Total ciri MDF = Feature Pair x Jumlah transisi x Jumlah arah x Ukuran re-sampled matriks 2.2 Dengan keterangan Feature Pair [LT, DT] = 2, Jumlah Transisi = 3 atau 4, Jumlah Arah = 4 dan ukuran re-sampled matriks = 5. Algoritma lengkapnya untuk penghitungan location transition dan direction transition ditunjukan pada pseudo-code berikut : 1. Baca semua titik pada suatu citra. 2. Untuk i = 0 sampai jumlah garisnya, dimana i merupakan indeks dari titik pada garis 3. Untuk j = 0 sampai jumlah transisinya, dimana j merupakan nilai transisi yang digunakan. 4. Untuk tiap titik piksel pada citra, dilakukan pengecekan pada tiap ketetanggaannya dengan menggunakan 8- connectivity . 5. Ubah nilai piksel sesuai dengan piksel disebelahnya sesuai dengan ketentuan pada tabel 2.4. 6. Setelah ditemukan nilai arahnya, lakukan untuk tiap arahnya: 6.1 Jika arahnya dari kiri ke kanan, maka LT = − 2.3 6.2 Jika arahnya dari atas ke bawah, maka �� = − 2.4 6.3 Jika arahnya dari kanan ke kiri, maka �� = 2.5 6.4 Jjika arahnya dari bawah ke atas, maka �� = 2.6 7. Untuk nilai DT v = d v 10 dimana v merupakan indeks titik pada matriks citranya dan d v merupakan nilai arah pada suatu indeks v. 8. Simpan nilai [LT, DT v ] sebagai pasangan nilai ciri dalam vektor cirinya. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, ciri awal yang didapat lebih lanjutnya dilakukan local averaging untuk masing-masing arahnya. Lebih jelasnya lagi, algoritmanya seperti yang dijelaskan di bawah ini : 1. Untuk setiap dimensi matriks cirinya 2. Jika pada dimensi kolomnya, maka L = jumlah kolom 3. Jika lainnya, maka L = jumlah baris 4. Inisialisasi variabel G sebagai = � − � 2.7 5. Untuk i = 0 sampai L, dimana i merupakan jumlah suatu kolom atau baris, dan untuk j = 0 sampai jumlah transisinya 5.1 Buat m = i 5.2 Buat n = i + G 5.3 Hitung rata-rata LT  �� = �� + �� + + ⋯ + �� − 2.8  �� = �� + �� + + ⋯ + �� − 2.9 5.4 Simpan [aveLT, aveDT] sebagai pasangan ciri ke dalam re-sampled matriksnya. Re-sampled matriks yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5. G merupakan representasi dari jumlah elemen interval yang dibutuhkan untuk melakukan local averaging . Variabel m dan n merepresentasikan posisi awal dan akhir untuk melakukan local averaging. Hasil akhir yang didapatkan, aveLT dan aveDT, merupakan nilai rata-rata dari nilai DT dan LT. Berikut salah satu contoh perhitungan MDF dengan menggunakan arah kiri-ke-kanan dan jumlah transisi = 3.

2.8 Normalisasi