## VERIFIKASI DOKUMEN CETAK MENGGUNAKAN METODE EDGE DETECTION -GLCM DAN K- MEAN CLUSTERING
Florentina Tatrin Kurniati 1 , Roy Rudolf Huizen 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali Email: 1 florentina.tatrin@gmail.com; 2 royrudolf.usm@gmail.com

## Abstrak
Dokumen  cetak  merupakan  data  digital  yang  tervisualisasi  di  kertas.  Dokumen  cetak mudah dibuat sekaligus dipalsukan. Cara mengetahui keasliannya dengan verifikasi ciri. Setiap dokumen cetak terdapat ciri unik berasal dari printer yang digunakan. Mengembangkan metode untuk  menentukan keaslian dokumen cetak dari printer jenis dan tipe sama menjadi tantangan untuk  diselesaikan  pada  penelitian  ini.  Proses  verifikasi  menggunakan  tahapan  akuisisi, ekstraksi, pengenalan pola dan hasil verifikasi. Data uji menggunakan 6 printer jenis dan tipe sama,  masing-masing  menggunakan  3  lembar  sampel,  untuk  karakter  dipilih  8.  Hasilnya pengujian menunjukkan nilai EER (equal error rate) sebesar 0,18 dari nilai tersebut digunakan menentukan  nilai  ambang  verifikasi  yaitu  80%  dari  nilai  kedekatan.  Verifikasi  dengan kedekatan diatas 80% berarti dokumen cetak dinyatakan asli (accepted) sedangkan kedekatan dibawah 80% berarti dokumen cetak dinyatakan palsu (rejected). Pengujian menggunakan 20 varian  dokumen  cetak  diperoleh  nilai  kedekatan  tertinggi  97,7%  dan  terendah  84,1%. Berdasarkan pengujian diperoleh suatu kesimpulan bahwa meskipun pemalsuan menggunakan printer  dengan  jenis  dan  tipe  yang  sama,  model  mampu  memilah  dan  menentukan  suatu dokumen cetak asli ataupun palsu.
Kata Kunci : Verifikasi dokumen cetak, Edge Detection-GLCM, K-Mean Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Masa  sekarang  ini  dokumen  digital  telah  digunakan  secara  luas,  tetapi  penggunaan dokumen  cetak  belum  ditinggalkan  [1].  Dokumen  cetak  merupakan  data  digital  yang tervisualisasi di kertas menggunakan alat cetak. Berbagai dokumen cetak mudah dibuat, karena perkembangan  teknologi  alat  cetak  dan  tools  yang  semakin  maju  dengan  harga  yang  relatif murah. Kondisi baik ini sekaligus menjadi tantangan, karena potensi pemalsuan semakin besar [2]. Duplikasi atau pemalsuan suatu dokumen yang menggunakan alat cetak berkualitas tinggi, hasil cetaknya sulit dibedakan secara visual antara dokumen cetak asli dengan palsu meskipun pemalsuan menggunakan printer jenis dan tipe yang berbeda [3]. Kualitas tinggi dari alat cetak akan  menghasilkan  dokumen  cetak  palsu  cenderung  identik  dengan  dokumen  cetak  asli, membedakan secara visual sulit dilakukan. Perlu analisis yang mendalam untuk  mengetahui dan  membedakan  kedua  dokumen  cetak  tersebut,  diantaranya  menggunakan  pengolahan gambar digital.
Pada  dasarnya  setiap  jenis  dan  tipe  printer  mempunyai  ciri  unik,  dengan  analisis pengolahan gambar digital perbedaan atau cirinya dapat diketahui. Hal ini akan mempermudah proses verifikasi untuk menentukan suatu dokumen cetak asli atau palsu. Pemalsuan dengan menggunakan printer dengan jenis dan tipe yang berbeda dapat diketahui berdasarkan ciri dari jenis dan tipenya. Sedangkan jika pemalsuan menggunakan printer dengan jenis dan tipe sama, verifikasi  untuk  memilah  dokumen  cetak  asli  atau  palsu  sulit  dilakukan,  dikarenakan  ciri cenderung  sama.  Tantangan  lainnya  adalah  digitalisasi  dokumen,  penggunaan  scan  dengan kualitas rendah, fitur yang dihasilkan akan terdapat banyak noise. Hal ini berdampak pada hasil verifikasi  menjadi  tidak  akurat  [1],  [4],  [5].  Cara  meminimalkan  pengaruh  noise  dengan meningkatkan kualitas scan [6]. Proses verifikasi untuk menentukan keaslian dokumen cetak dari perangkat dengan jenis dan tipe yang sama menjadi tantangan yang akan diselesaikan pada
penelitian  ini.  Untuk  melakukan  verifikasi  diperlukan  ciri  unik  dari  perangkat  cetak  yaitu ketidaknormalan  hasil  cetak  pada  tingkat  piksel  [7],  [8].  Berdasarkan  hal  tersebut  perlu dikembangkan metode ekstraksi yang mampu memperoleh ciri unik guna menentukan keaslian dokumen cetak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Verifikasi  adalah  menguji  keaslian  dokumen  cetak,  prosesnya  mencocokkan  ciri dokumen cetak uji dengan ciri dokumen cetak asli [9]. Suatu dokumen cetak dinyatakan asli jika ciri dokumen cetak uji sama dengan dokumen cetak asli. Sebaliknya jika ciri berbeda maka dinyatakan palsu. Ciri diperoleh dengan mengekstraksi karakter yang terdapat pada dokumen cetak. Proses ekstraksi memunculkan suatu ciri unik. Ciri yang terdapat pada dokumen cetak bisa  berasal  dari  kecacatan  saat  proses  cetak  (print  defect)  [7],  [10].  Ketidaknormalan ( anomaly )  terjadi  pada  hasil  cetak  tingkat  piksel.  Print  defect  dapat  digunakan  sebagai  ciri untuk menentukan asal  dokumen cetak  [11]. Print defect   merupakan  ketidaknormalan hasil cetak yang bersifat unik [6]. Anomaly print defect dapat diperoleh dari karakter-karakter yang membentuk lengkung, miring, garis ataupun berupa gambar [1], [11]. Print defect hasil cetak dapat  diketahui  dengan  mengolah  gambar menggunakan edge detection ,  selanjutnya dengan GLCM diekstraksi untuk memperoleh ciri.
Penggunaan metode edge detection digunakan untuk menemukan wilayah citra dengan intensitas yang berbeda. Intensitas suatu citra yang berbeda dapat terjadi pada periode curam ataupun landai. [12]. Hasil edge detection akan memperlihatkan adanya ketidaknormalan hasil cetak  ( anomaly  print  defect ).  Matrik edge  detection sebagai  distribusi  piksel  diekstraksi menggunakan metode GLCM ( Gray-Level Co-occurrence Matrices ) [13]. Proses ekstraksi ini untuk mengetahui distribusi piksel pada suatu matrik. Distribusi tersebut dapat menggunakan sudut  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 [14].  Ciri  yang  diperoleh  dianaliais  menggunakan  metode K-mean Clustering untuk  diketahui  pola  masing-masing  dokumen  cetak  [15].  Metode K-mean clustering dalam  memodelkan  suatu  data  ciri  secara unsupervised .  Proses  pemodelannya mengelompokkan data ciri dengan sistem partisi. Pada tahap pertama pengelompokan, dipilih centroid acak  dan  untuk  mengoptimalkannya centroid dihitung  secara  berulang,  hingga diketemukan centroid dalam posisi stabil [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini terdapat tiga tahapan, seperti ditunjukkan pada  Gambar  1,  yaitu  (1).  akuisisi,  (2).  Ekstraksi  dan  pola  (3).  hasil  verifikasi.  Berikut dijelaskan masing-masing bagian dari model tersebut;
Gambar 1. Model Verifikasi Dokumen Cetak
Akuisisi dokumen cetak terbagi menjadi 2  yaitu known dan unknown , untuk dokumen cetak asli dikategorikan sebagai known yaitu dokumen cetak yang telah diketahui sumber alat cetaknya. Sedangkan dokumen cetak uji dikategorikan sebagai unknwon yaitu dokumen cetak yang akan cocokkan dengan dokumen cetak known . Tahapan untuk menguji terlebih dahulu dengan digitalisasi dokumen cetak known dan unknown menggunakan perangkat scanner [11]. Karakter  yang  akan  diekstraksi  diambil  dari  masing-masing  dokumen  cetak  ( known dan unknown ).  Karakter  yang  dipilih  mempunyai  bentuk  lengkung,  miring  dan  lurus,  seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Pada gambar tersebut masing-masing known print dan unknown print dipilih karakter yang sama ( character dependent ).
Gambar 2. Akuisisi sampel karakter dokumen cetak asli (known) dan Uji (unknown)
Pengolahan  gambar  pada  karakter  menggunakan edge  detection .  Proses  ini  bertujuan untuk mengetahui adanya perubahan intensitas yang membentuk suatu tepi antar objek pada suatu  karakter  [17].  Tepi  yang  terbentuk  terjadi  karena  adanya  perubahan  intensitas  derajat keabuan yang besar dengan jarak yang pendek. Operasi untuk mendeteksi perubahan intensitas derajat keabuan menggunakan operator gradien derivatif pertama. Tahapan untuk memperoleh tepian pada suatu  karakter dengan menggunakan operasi  konvolusi.  Operasi  konvolusi  pada matrik G x dan G y bertujuan memperoleh gradien dan mengetahui variasi intensitas [17] [18]. Fungsi kontinu f(x,y) pada gradien dinyatakan dalam vector ditunjukkan pada Persamaan (1) dan (2) ;
∇𝑓(𝑥, 𝑦) = [𝐺 𝑥 𝐺 𝑦 ] 𝑇 (1)
= [ 𝛿𝑓 𝛿𝑥 𝛿𝑓 𝛿𝑦 ] 𝑇 (2)
Berdasarkan  arah  gradien  x  dan  y,  maka  untuk  Gx  dengan  menggunakan  pendekatan diferensial horizontal terhadap x maka fungsi f(x,y) diunjukkan pada Persamaan (3).
𝜕𝑓(𝑥, 𝑦)
𝜕𝑥 = 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝑓(𝑥, 𝑦) (3)
matrik konvolusi ditunjukkan pada Persamaan (4) ;
𝐺 𝑥 = [1 −1]
(4)
Gradien Gy diperoleh dengan pendekatan vertical terhadap  y fungsi f(x,y) ditunjukkan pada Persamaan (5),
𝜕𝑓(𝑥, 𝑦) 𝜕𝑦 = 𝑓(𝑥, 1 + 𝑦) − 𝑓(𝑥, 𝑦)
(5)
matrik konvolusinya ditunjukkan pada Persamaan (6).
𝐺 𝑦 = [ 1 −1 ] (6)
Notasi ▽ f menentukan kekuatan tepian yang lebih tajam dan arah, ditunjukkan pada Persamaan (7) dan (8).
∇𝑓 = √[ 𝛿𝑓 𝛿𝑥 ] 2 + [ 𝛿𝑓 𝛿𝑦 ] 2 = √𝐺 𝑥 2 + 𝐺 𝑦 2 (7)
Arah ∇𝑓 = 𝑡𝑎𝑛 −1 [ 𝐺 𝑦 𝐺 𝑥 ] (8)
Sebagai ilustrasi suatu karakter yang akan diproses dengan edge detection ditunjukkan pada  Gambar  3(a).  Hasil  pemrosesan  ditunjukkan  pada  Gambar  3(b),  dengan  tepian ditunjukkan  sebagai  garis  putih.  Pada  karakter,  dengan edge  detection terlihat  adanya ketidaknormalan yang terbentuk saat proses cetak. Untuk mengetahui jumlah distribusi piksel pada karakter digunakan metode GLCM.
(a).
(b).
Gambar 3. (a). Karakter dari dokumen cetak (b). Hasil edge detection
Metode ini menghitung nilai keabuan dan frekuensi kemunculan suatu piksel pada citra. Proses ekstraksi GLCM berdasarkan distribusi statistik, dengan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o seperti ditunjukkan pada Gambar 4. Pada penelitian ini distribusi statistik yang digunakan untuk sudut 0 o dan jarak d=1.

## Gambar 4. Sudut dan arah
Pada Gambar 5.(a) diilustrasikan sebuah citra, dengan menggunakan sudut 0 o dan jarak antar piksel adalah 1 (d=1). Maka setiap piksel dengan pasangannya (arah dan jarak) dihitung frekuensinya,  hasil  perhitungan  tersebut  menghasilkan  matrik  GLCM  ditunjukkan  Gambar 5.(b).
Gambar 5. (a). Matri suatu citra  (b). GLCM dengan sudut 0 o
Pada penelitian ini analisa GLCM digunakan kontras, ditunjukkan pada Persamaan (10). Pemilihan kontras  didasarkan pada variasi  piksel, tanpa ada variasi  maka nilai  kontras akan bernilai 0. Semakin banyak variasi maka nilai kontras semakin besar. Matrik GLCM yang akan diekstraksi dinormalisasi, untuk memperoleh ciri kontras.
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 = ∑ ∑(𝑖 − 𝑗) 2 𝑗 𝑖 𝑝(𝑖, 𝑗) (10)
Setiap  karakter  dari  dokumen  cetak  dihitung  nilai  cirinya,  dari  keseluruhan  ciri  pada sampel membentuk suatu pola menggunakan algoritma k-means clustering . Metode ini dalam melakukan  pengelompokan  data,  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  jumlah  claster.  Setiap cluster  terbentuk  dengan  partisi  dengan  centroid  sebagai  pusat  cluster.  Masing-masing  data pada  cluster  dihitung  ulang  jarak  antar  objek,  kemudian  membentuk  centroid  baru.  Proses tersebut berulang terus hingga diperoleh centroid (Persamaan 11), dengan nilai tidak berubah. Langkah-langkah pada K-mean clustering ditunjukkan sebagai berikut;
a. Menentukan jumlah claster
b. Menentukan nilai centroid secara acak
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 = ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑁 𝑗 𝐾=0 (11)
c. Menghitung jarak data dan centroid ditunjukkan pada Persamaan
𝐷 = √(𝑥 𝑖 − 𝑎) 2 + (𝑥 𝑖 − 𝑏) 2 (12)
d. Pengelompokan untuk menentukan anggota cluster dengan menghitung jarak objek
e. Mengulang tahap dua hingga centroid tetap.
Hasil  ekstraksi  adalah centroid yang  merupakan  representasi  dari  ciri  dokumen  cetak. Dokumen cetak asli dan dokumen cetak uji nilai centroid dibandingkan untuk dihitung nilai prosentase  kedekatan,  semakin  dekan  berarti  dokumen  cetak  asli  sedangkan  semakin  jauh dokumen cetak dinyatakan palsu atau accepted dan rejected .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Digitalisasi  dokumen  cetak  menggunakan scanner dengan  kualitas  600  dpi.  Printer digunakan sebanyak 6, dengan jenis dan tipe sama. Dokumen cetak asli dipilih secara acak 4 printer dari 6 printer yang ada. Sedangkan dokumen cetak uji menggunakan 5 printer dari 6 printer yang ada. Setiap printer diambil sampel 3 lembar dokumen cetak dan 8 karakter huruf di  setiap  lembar.  Alur  ekstraksi  menggunakan  tahapan  seperti  Gambar  1  dan  karakter  yang diekstraksi  pada  Gambar  2.  Hasil  ekstraksi  dengan edge  detection dan  GLCM,  ciri  kontras ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Ekstraksi ciri dengan edge detection dan GLCM
Setiap  karakter  yang  telah  diekstraksi  dihitung  nilai  centroid  menggunaan k-mean clustering ,  hasilnya  ditunjukkan  Gambar  7.  Pada  Gambar  7(a).  membandingkan  dokumen cetak  asli  dengan  dokumen  cetak  uji  ( unknown 1)  hasilnya  kedua  centroid  mempunyai kedekatan  84,5%.  Ini  berarti  bahwa  keduanya  berasal  dari  printer  yang  sama  ( accepted ). Pengujian berikutnya Gambar 7(b) memverifikasi dokumen cetak unknown 2 dengan dokumen asli hasilnya kedua centroid mempunyai kedekatan 39,7% ini berarti dokumen cetak tersebut dinyatakan palsu ( rejected).
(a). verifikasi accepted
(b). verifikasi rejected
Gambar 7. Perbandingan ciri dokumen cetak
Verifikasi dokumen cetak menggunakan 20 varian, terdiri dari 4 dokumen cetak asli dan 5 dokumen cetak uji, pengujian hasilnya ditunjukkan pada Tabel 1. Pengujian diperoleh nilai EER (equal error rate) 0,18 yang merupakan pertemuan nilai FAR ( False Acceptance Rate ) dan  FRR  ( False  Rejection  Rate ).  Hasilnya  ditunjukkan  pada  Gambar  8,  dari  nilai  EER ditentukan nilai ambang sebesar 80 %, yang digunakan untuk verifikasi hasil, ditunjukkan pada Tabel 2. Nilai kedekatan tertinggi adalah 97,7% sedangkan terendah adalah 84,1%.
Tabel 1. Pengujian kedekatan Dokumen Cetak
Dokumen Cetak Uji ( unknown Print) Dokumen Cetak Asli ( Known Print) Nilai Kedekatan ( % ) A B C D 1 84,5 58,8 43,8 23,8 2 39,7 88,1 62,8 54,5 3 53,5 41,6 97,7 18,5 4 68,2 56,0 56,0 97,5 5 56,4 71,4 76,9 61,9
1 2 3 4 5 6 7 8 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Anomaly Print Defect Feature 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Feature x 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 F e a tu re y Anomaly Print Defect Unknown Feature known Centroids known Feature unknown Centroids unknown 0 1 2 3 4 5 6 7 Feature x 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 F e a tu re y Anomaly Print Defect Unknown Feature known Centroids known Feature unknown Centroids unknown

## Gambar 8. EER Pengujian Model Verifikasi
Verifikasi  dengan  menggunakan  nilai  ambang  80%  hasilnya  ditujukkan  pada  Tabel  2. Setiap  dokumen  asli  ( known  print )  akan  dibandingkan  dengan  lima  dokumen  cetak  lainnya ( unknown  print ).  Hasil  verifikasi  menyatakan  jika  kedekatan  diatas  80%  dinyatakan accept yang  berarti  dokumen  tersebut  adalah  asli. Sebaliknya jika  nilai  kedekatan  antar  centroid dibawah 80% maka dokumen cetak tersebut rejected atau dinyatakan palsu. Keseluruhan hasil pengujian terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Verifikasi Dokumen Cetak Asli Dokumen Cetak Uji K-Mean Nilai Kedekatan ( % ) Hasil Verifikasi A 1 84,5 Accept 2 39,7 Rejected 3 53,5 Rejected 4 68,2 Rejected 5 56,4 Rejected B 1 58,8 Rejected. 2 88,1 Accept 3 41,6 Rejected. 4 56,0 Rejected 5 71,4 Rejected. C 1 43,8 Rejected 2 62,8 Rejected 3 97,7 Accept 4 56,0 Rejected 5 76,9 Rejected D 1 23,8 Rejected 2 54,5 Rejected 3 18,5 Rejected 4 97,5 Accept 5 61,9 Rejected

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai Model verifikasi dengan  menggunakan edge  detection -GLCM  dan  K-mean  clustering  diperoleh  nilai  EER sebesar 0,18. Nilai ambang optimum diperoleh 80% dengan nilai kedekatan tertinggi adalah 97,7%  dan  terendah  adalah  84,1%.  Pengujian  menggunakan  20  varian  dokumen  cetak  dari printer jenis dan tipe sama, hasilnya dapat digunakan untuk memilah dokumen cetak asli dan palsu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. Gebhardt, M. Goldstein, F. Shafait, and A. Dengel,  “Document Authentication Using Printing Technique Features and Unsupervised Anomaly Detection,” 2013 12th Int. Conf. Doc. Anal. Recognit. , pp. 479–483, Aug. 2013, doi: 10.1109/ICDAR.2013.102.
[2]  R. Shao and E. J. Delp, “Forensic Scanner Identification Using Machine Learning,” Proc. IEEE  Southwest  Symp.  Image  Anal.  Interpret. ,  vol.  2020-March,  pp.  1–4,  2020,  doi: 10.1109/SSIAI49293.2020.9094618.
[3]  D. G. Kim, J. U. Hou, and H. K. Lee, “Learning deep features for source color laser printer identification based on cascaded learning,” Neurocomputing , 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2019.07.084.
[4]  Y.  Wu,  X.  Kong,  X.  You,  and  Y.  Guo,  “Printer  forensics  based  on  page  document’s geometric distortion,” pp. 2909–2912, 2009.
[5]  M. Tsai and J. Liu, “Digital Forensics for Printed Source Identification,” pp. 2347–2350, 2013.
[6]  S.  Elkasrawi  and  F.  Shafait,  “Printer  Identification  using  Supervised  Learning  for Document  Forgery  Detection,” Doc.  Anal.  Syst.  (DAS),  IAPR  Int.  Work. ,  2014,  doi: 10.1109/DAS.2014.48.
[7]  F. T. Kurniati, A. J. Santoso, and Suyoto, “Printer Forensik Untuk Identifikasi Dokumen Cetak,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 6–8, 2015.
[8]  M.  Bibi,  A.  Hamid,  M.  Moetesum,  and  I.  Siddiqi,  “Document  Forgery  Detection  using Printer  Source  Identification—A  Text-Independent  Approach,”  pp.  7–12,  2019,  doi: 10.1109/icdarw.2019.70134.
[9]  O. Mayer and M. C. Stamm, “Forensic Similarity for Digital Images,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. , vol. 15, pp. 1331–1346, 2020, doi: 10.1109/TIFS.2019.2924552.
[10] A.  C.  Valente et  al. ,  “Print  defect  mapping  with  semantic  segmentation,” Proc.  -  2020 IEEE  Winter  Conf.  Appl.  Comput.  Vision,  WACV  2020 ,  pp.  3540–3548,  2020,  doi: 10.1109/WACV45572.2020.9093470.
[11] F.  T.  Kurniati  and  R.  R.  Huizen,  “Anomali  Fitur  Dokumen  Cetak  Untuk  Verifikasi  Di Printer Forensik,” pp. 820–825, 2017.
[12] J. S.  Owotogbe,  T.  S.  Ibiyemi,  and  B.  A.  Adu,  “Edge  Detection  Techniques  on  Digital Images - A Review,” Int. J. Innov. Sci. Res. Technol. , vol. 4, no. 11, pp. 329–332, 2019.
[13] A.  Hamid,  M.  Bibi,  I.  Siddiqi,  and  M.  Moetesum,  “Historical  manuscript  dating  using textural measures,” Proc. - 2018 Int. Conf. Front. Inf. Technol. FIT 2018 , pp. 235–240, 2019, doi: 10.1109/FIT.2018.00048.
[14] R. Ghosh, C. Panda, and P. Kumar,  “Handwritten Text Recognition in Bank Cheques,” 2018 Conf. Inf. Commun.
Technol. CICT 2018 , 2018, doi: 10.1109/INFOCOMTECH.2018.8722420.
[15] T.  Gupta  and  S.  P.  Panda,  “Clustering  Validation  of  CLARA  and  K-Means  Using Silhouette  DUNN  Measures  on  Iris  Dataset,” Proc.  Int.  Conf.  Mach.  Learn.  Big  Data,
Cloud Parallel Comput. Trends, Prespectives Prospect. Com. 2019 , pp. 10–13, 2019, doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862199.
[16] N.  Sapkota,  A.  Alsadoon,  P.  W.  C.  Prasad,  A.  Elchouemi,  and  A.  K.  Singh,  “Data Summarization Using Clustering and Classification: Spectral Clustering Combined with k-Means Using NFPH,” Proc. Int. Conf. Mach. Learn. Big Data, Cloud Parallel Comput. Trends, Prespectives Prospect. Com. 2019 , pp. 146–151, 2019, doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862218.
[17] J. X. Zhao and M. Y. Liu, “A color HSV image edge detection method based on gradient extreme value,” Proc. - 2008 2nd Int. Symp. Intell. Inf. Technol. Appl. IITA 2008 , vol. 3, pp. 381–384, 2008, doi: 10.1109/IITA.2008.9.
[18] Y. Y. Zheng, J. L. Rao, and L. Wu, “Edge detection methods in digital image processing,” ICCSE 2010 - 5th Int. Conf. Comput. Sci. Educ. Final Progr. B. Abstr. , pp. 471–473, 2010, doi: 10.1109/ICCSE.2010.5593576.