DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ
Muhammad Imron Rosadi 1 , Lukman Hakim 2
Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur Email : imron_uyp@yahoo.com, lukman@yudharta.ac.id

## ABSTRAK :
Deteksi  plat  nomor  pada  kendaraan  sangat dibutuhkan  untuk  proses  identifikasi  kendaraan secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini  diusulkan teknik pengolahan citra dengan metode Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ)  sebagai metode untuk mendeteksi obyek plat kendaraan. Ada  beberapa tahapan dalam  metode  ini  yaitu : input  fitur  dan  praproses,  selanjutnya  dilakukan proses  segmentasi,  kemudian  ekstraksi  fitur menggunakan  HOG  dan  identifikasi  karakter. Proses    pengenalan  karakter  akan  dilakukan proses  klasifikasi  dengan  metode  LVQ.  Pada proses pengujian, didapatkan akurasi sebesar 90 %.
Kata Kunci : Deteksi Plat Kendaraan, HOG, LVQ

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan
pola merupakan pengelompokkan  data  yang  dilakukan  oleh komputer  secara  otomatis.  Pengenala  pola merupakan tahapan lanjutan dari pengolahan citra yang dapat diterapkan pada sistem identifikasi plat kendaraan secara otomatis. Deteksi plat kendaraan ini  sangat  berguna  jika  diterapkan  dalam kehidupan  sehari-hari,  seperti    mengatur  tempat parkir,  mengawasi  lalu  lintas,  pengaturan  tiket, dan pembayaran jalan tol.
Pada  penelitian  sejenis,  Hou,  et  al.  [1] mengusulkan  metode Tophat-bothat  changing dan Line scanning ,  serta  morfologi  matematika. Pada  penelitian  Nagare  [2]  mengusulkan Back Propagation dan Learning  Vector  Quantization untuk mendeteksi plat kendaraan.
Pada penelitian, diusulkan metode Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ)    untuk deteksi  obyek  plat  kendaraan.  Dasar  dari  metode ini adalah penampilan serta bentuk obyek dapat
diketahui  melalui  hasil  komputasi  gradien  dari citra yang  dideteksi.

## 2. Kajian Pustaka
2.1 Histogram of Oriented Gradient (HOG)
Dalam Computer Vision khususnya untuk kasus  deteksi  obyek,  seringkali  perlu  untuk melihat  nilai  dari    masing-masing  piksel  dari sebuah  gambar,  baik  itu  nilai  intesitas  cahaya dalam piksel, nilai komposisi warna tertentu dalam piksel  maupun  informasi  lain  yang  terkandung dalam piksel. Nilai dari tiap piksel akan dibagi ke dalam kelompok Channel tertentu dan direpresentasikan  dengan  diagram  batang  atau Histogram .
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG) adalah  metode  yang  digunakan  untuk  deteksi obyek, histogram berisi channel-channel arah/orientasi gradient dari  piksel-piksel  pada gambar,  dimana  penampilan  serta  bentuk  obyek dapat diketahui melalui hasil komputasi gradient dari  citra.  Tahap  awal  dari  metode  ini  adalah dengan melakukan normalisasi gamma pada citra. Kemudian menghitung gradient dari setiap piksel citra, pembagian citra ke dalam cell , membentuk histogram  dari  masing-masing cell ,  membentuk blok dari setiap histogram dan terakhir melakukan normalisasi dari setiap block.
Pada  metode  ini,  fitur  HOG  dapat diperoleh dari membagi  gambar ke dalam sel-sel berukuran  n  x  n,  lalu  dikelompokkan  ke  dalam blok-blok berukuran 2n x 2n yang saling beririsan satu sama lain. Dari tiap sel masingmasing blok, di hitung magnitude dan orientasi gradient-nya . Nilai orientasi  ini  dihitung  dengan    menghitung konvolusi dengan matriks 𝐷𝑥 = [-1 0 1]  dan 𝐷 y= [-1 0 1] T terlebih dahulu. Kemudian nilai orientasi tiap pikselnya dikuantisasi kedalam 9 kanal, yaitu 10°, 30°, 50°, 70°, 90°, 110°, 130°,150°, dan 170° menggunakan histogram. Kontribusi piksel terhadap tiap kanal bergantung pada nilai gradient magnitude- nya. Nilai-nilai dari seluruh kanal dari tiap sel dimasukkan kedalam vektor. Vektor inilah yang  menggambarkan  fitur  HOG  dari  suatu gambar.[5]

## Gambar 1. Contoh fitur HOG yang dihasilkan

## 2.2 Learning Vector Quantization
Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan salah  satu  jenis  metode  Jaringan  Syarat  Tiruan. Proses  pembelajaran  dilakukan  pada  lapisan kompetitif.  Untuk  mengklasifikasi  vektor  input, proses  pembelajaran  dilakukan  secara  otomatis oleh layer kompetitif. Hasil klasifikasi tergantung dari jarak  antara  vektor input. Vektor input  akan diklasifikasikan ke dalam satu kelas jika memiliki jarak yang dekat [6].
Tahapan dari LVQ sebagai berikut.
1. Tentukan kelas output , tentukan bobot, dan learning rate .
2. Bandingkan masing-masing input dengan masing-masing bobot yang telah ditetapkan dengan
melakukan pengukuran jarak antara masing-masing bobot W 0 dan input X p . persamaannya adalah sebagai berikut :‖X p - W 0 ‖
3. Nilai  minimum  dari  perbandingan  itu akan menentukan kelas dari vektor input dan perubahan bobot dari kelas tersebut.
Perubahan  untuk  bobot  baru  (W 0 ’) dihitung : a. Untuk input dan bobot yang memiliki kelas yang sama: W 0 ’ = W 0 +   ( X - W 0 ) b. Untuk input dan bobot yang memiliki kelas yang berbeda: W 0 ’ = W 0 -   ( X – W 0 )

## 3. METODE PENELITIAN
Proses  deteksi  obyek  plat  kendaraan yang  diimplementasikan  menggunakan  metode HOG  Pada  metode  ini  juga  dilakukan  proses learning  dengan  LVQ.  Alur  proses  deteksi digambarkan pada gambar 2.
Gambar 2. Proses deteksi obyek dengan metode HOG-LVQ
1. Mulai Input gambar
2. Praproses : Normalisasi dan perbaikan citra
3. Segmentasi  :  Pada  tahap  ini  citra  akan disegmentasi menggunakan Otsu tresholding
4. Ekstraksi  Fitur  :    Setelah  ukuran  gambar dirubah menjadi satu ukuran, proses selanjutnya adalah ekstraksi  fitur. Nilai pixel ditampung ke dalam sebuah vektor atau array 1  dimensi    untuk  dilakukan  ekstraksi  fitur. Sebelum  dimasukkan  ke  dalam  array,  pixel diubah terlebih dahulu menjadi nilai 1 dan -1 dimana 1 mewakili warna hitam sedangkan -1 mewakili warna putih pada gambar.
5. Pengenalan  Karakter:  klasifikasi  karakter menggunakan algoritma LVQ.
Proses  ini  berfungsi  untuk  mengidentifikasi karakter  pada  plat  kendaraan.  LVQ  harus dilatih  terlebih  dahulu  agar  dapat  mengenali karakter.  Pada  proses  ini,  tiap  karakter  akan didapatkan  bobot,  kemudian  akan  dilakukan pengujian  pada  input  karakter  berdasarkan bobot tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dipaparkan hasil percobaan dan evaluasi  yang  telah  selesai  dilakukan.  Tujuan evaluasi  atau  pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui tingkat akurasi dari program aplikasi identifikasi nomor kendaraan ini. Berikut sample hasil pengujian program :
Input Gambar Praproses Segmentasi an Hasil d evaluasi Proses deteksi ( LVQ ) Ektraksi ciri HOG ) (
Tabel 1 hasil akurasi uji coba Plat Nomor Hasil identifikasi Akurasi B1021UJB B1021UJB 100% B6349TAP B6349TAP 100% DD368FG DD368FI 70% B9933OF B9933OF 100%
B989WAW B989WAW 100% B3860NOB B3860NOB 100% B8822QO B8822QO 100% B7557KM B7557KM 100%

## BP1309GD BP1309GD
100%

## B6501SDG B6501SDG 100%
Berdasarkan hasil pengujian terhadap 10 citra  plat  kendaraan,  akurasi  dari  tiap  gambar telah diperoleh. Dari pengujian tersebut, akurasi keseluruhan  sebagai berikut :
Tingkat  akurasi  dari  metode  yang  diusulkan  ini adalah  90%,  sedangkan  tingkat  kegagalannya mencapai 10%.
Berdasarkan pengujian, kegagalan deteksi disebabkan oleh beberapa hal, yaitu:
1. Kondisi plat kurang bagus.
2. Pencahayaan pada plat kurang merata.
3. Beberapa karakter memiliki kemiripan bentuk.
4. Kondisi jarak antar karakter terlalu dekat.
5. Posisi  plat  nomor  terlalu  miring  atau  terlalu jauh.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  ujicoba    dan  pembahasan  tentang pengenalan plat kendaraan menggunakan algoritma  HOG  dan  LVQ  ini,  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Metode  HOG  mampu  mengekstraksi  fitur pada karakter dengan baik.
2. Metode  LVQ  mampu  mengidentifikasi  plat nomor  kendaraan  dengan  tingkat  akurasi program mencapai 90%.

## KAJIAN PUSTAKA
[1]. Hou, P. G., Zhao, J. dan Liu, M., “A License Plate Locating Method Based on

## Tophatbothat Changing and Line Scanning”,
In  Proc.  of  International  Symposium  on Instrumentation  Science  and  Technology, 2006, pp.431–436.
[2]. Nagare, A., P., 2011. License Plate Character Recognition  System  using  Neural  Network. IJCA , 25 (10), pp.36-39.
[3]. Perkap,  2012. Peraturan  Kepala  Kepolisian
Negara Republik Indonesia No 5 Tahun 2015
Tentang Registrasi dan Identifikasi Kendaraan Bermotor.
[4]. Wikipedia, 2015. Tanda Nomor Kendaraan Bermotor .Availableat:https://id.wikipedia.or g/wiki/Tanda_nomor_kendaraan_bermotor.
[5]. Dalal, N., & Triggs, B. (2005). Histograms of Oriented  Gradients  for  Human  Detection. Computer Vision and Pattern Recognition .
[6]. Putra, D., 2010. Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi Offset. =90 %