13
BAB III LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori dasar yang digunakan oleh penulis sebagai acuan dalam
pengembangan aplikasi.
3.1 Optical Character Recognition
Optical Character
RecognitionOCR dapat
didefinisikan sebagai analisis elektronik dari sebuah citra dalam upaya mengidentifikasikan wilayah yang
memiliki informasi
tekstual dan
ekstraksi atau
pengenalan teks dari citra yang diberikanJain et al, 2013. Definisi OCR secara sederhana adalah proses
pengenalan teks hasil print, tulisan tangan, hasil mesin ketik dan sebagainya dari suatu berkas hard copy
yang diubah ke berkas digitalLian, 2009. Ciri aplikasi OCR yang telah sering digunakan berkaitan
dengan pendokumentasian citra. Citra dari halaman- halaman
buku, dokumen
sah, catatan
medis, dan
sebagainya diperoleh melalui scanner flatbed kemudian diproses
oleh OCRLian,
2009. Pengenalan
optis dilakukan secara off-line setelah penulisan atau proses
pencetakan selesai, berkebalikan dengan pengenalan on- line
dimana komputer
mengenali karakter
saat digambarkan. Hasil pengenalan karakter dari tulisan
tangan maupun cetak komputer tergantung pada kualitas dari
input data
tersebutEikvil,1993. Terdapat
beberapa variabel yang mempengaruhi kualitas data input seperti yang sudah disebutkan, diantaranya kejelasan
bentuk karaktertulisan tangan dan atau font, kualitas
14
alat cetakprinter, kualitas citrapiksel, latar, dan warna. Semakin baik mutu data input, maka performa OCR
akan mendekati kemampuan manusia dalam mengenali karakter, sebaliknya, OCR akan sangat sukar bahkan
gagal melakukan pendeteksianEikvil,1993. Pada umumnya sistem OCR terdiri dari beberapa
komponen yang dapat dilihat pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Flowchart Tahapan Umum Pada Sistem OCR Jain et al, 2013
Preprocessing atau
pemrosesan awal
dilakukan terhadap gambar bertujuan menghasilkan data yang mudah
dikenali sistem OCR secara akuratJain et al, 2013. Secara sederhana, preprocessing akan menghilangkan
objek yang tidak diinginkan pada gambar bukan karakter yang akan dikenali dan untuk memperbaiki kualitas
gambarAprilia, 2012. Perbaikan mutu citra tersebut meliputi memisahkan teks dengan latar belakang hitam
diatas putih, penyamaan ukuran seperti 12 pt. 300dpi, penajaman karakter Jain et al, 2013.
Secara umum Preprocessing yang dilakukan terhadap citra
diantaranya grayscaling,
menghilangkan cacatnoise removal, dan thresholding. Grayscaling
adalah tahap awal image preprocessing, yaitu mengubah gambar berwarna menjadi gambar yang hanya memiliki
derajat keabuan.
Selanjutnya, dilakukan
noise filtering, yakni proses mengurangi cacatnoise. Proses
15
akhir dari image preprocessing adalah thresholding yang berguna memisahkan objek yang diamati dengan latar
belakangnya dengan cara mengubah gambar menjadi hitam putihAprilia, 2012.
Menurut Jain, dkk., Preprocessing citra dapat melibatkan satu atau lebih dari langkah berikut Jain
et al, 2013 : 1.
Reduksi noise Dibandingkan dengan pemindai optikopical scanner,
sifat kamera digital lebih cenderung menangkap noise karena mode operasinya. Sensor citra pada kamera
digital charge-coupled
device CCD
dan atau
Complementary Metal Oxide Semiconductor CMOS tidak mampu
menangani keadaan
gelap dan
noise yang
tertangkap. Dalam keadaan pencahayaan yang sedikit atau ketika sensor menerima sedikit cahaya disebabkan bukaan
lensa lebih kecil akan mengakibatkan lebih banyak noise yang
terdeteksi. Jika
menggunakan kamera
dengan resolusi rendah, kemungkinan garis karakter yang muncul
akan tipis dan menyatu dengan latar belakang. Bila teknik binerisasi dilakukan pada gambar tersebut
kemungkinan besar garis-garis karakter tidak dikenali sebagai
bagian latar
depanforeground. Masalah
tersebut dapat diatasi dengan reduksi noise dan perbaikan mutu citra sebelum binerisasi citra.
2. Skew
dan Perbaikan
Perspektif perspective
correction Penyimpangan perspektif pada citra yang diambil dari
kamera tidak dapat dihindari dan perbaikan perspektif sangat dibutuhkan sebab masalah ini memberi pengaruh
16
langsung terhadap kehandalan dan efisiensi proses segmentasi dan ekstraksi fitur.
3. Binerisasi
Sebuah proses konversi citra berwarna atau citra grayscale ke suatu citra bi-level. Setiap piksel
dikategorikan sebagai salah satu latar depan atau latar belakangSezgin, 2004. Thresholding adalah metode
binerisasi citra
yang paling
populer dan
diimplementasikan melalui 2 cara berikut :
Global yakni diterapkan pada citra secara menyeluruh.
Setiap piksel dikategorikan menggunakan karakteristik citra yang umumglobal. Algoritma Thresholding Otsu
global sering menjadi pilihan dalam hal ini.
Local Adaptive Thresholding yaitu nilai threshold yang
berbeda untuk setiap piksel citra diperkirakan berdasar karakteristik lokal.
Pada tahap ekstraksi fitur, setiap karakter
diwakili vektor fitur yang akan menjadi identitas karakter tersebut. Dalam proses pelatihan mesin OCR,
vektor fitur
dari karakter-karakter
dipersiapkan sebagai template untuk digunakan pada tahap pencocokan
fiturmatching feature dari simbol-simbol pada sebuah citra. Metode ekstraksi fitur menganalisis input citra
dan menyeleksi satu set fitur yang secara unik mengidentifikasi
dan mengklasifikasikan
karakter. Tujuan dari ekstraksi fitur adalah mengekstrak satu set
17
fitur yang akan memaksimalkan proses pengenalanJain et al, 2013.
Tahap pengenalanMatching
and Discrimination
melakukan konversi citra dari setiap karakter ke dalam kode
karakter yang
sesuai dengan
cara menyesuaikanmencocokkan fitur karakter yang diperoleh
dari proses ekstraksi fitur dengan fitur-fitur dari template karakter dan hasilnya dipisahkan ke dalam kode
karakter tertentu.
Algoritma pengenalan
dapat menghasilkan keluaran yang bervariasi dari suatu citra
dan menyediakan analisis probabilitas yang sama. Contoh, pengenalan citra dari karakter “1” dapat
menghasilka n “1”, “1” “”, “\” kode dan mencatat
probabilitas dari setiap kejadianJain et al, 2013.
3.2 Tesseract
