Abstract—Pengenalan gambar dengan menggunakan sebagian  data  gambar  query,  sebagian  data  gambar  query  ini bisa terjadi karena bentuk gambar query yang tidak utuh atau tidak sesempurna gambar asli. Gambar asli ini adalah gambar yang  ada  didalam  database    Gambar  query  yang  tidak  utuh mungkin  karena  objek  lain  yang  menutupi,  atau  pengambilan gambar  yang  tidak  sempurna,  atau  keadaan  objek  itu  sendiri yang  mengalami  perubahan.  Untuk  melakukan  pengenalan gambar  dengan  kondisi  seperti  tersebut  diatas  digunakan metode ekstraksi fitur SURF.

## Kata Kunci—Pengenalan gambar, SURF

## I. P ENDAHULUAN
engenalan gambar pada  database gambar saat ini sudah banyak  sekali    digunakan  dalam  beberapa  bidang hiburan,  kesehatan,  perdagangan,  pendidikan  dan  hukum. Dari  waktu  ke  waktu  penggunaannya  terus  saja  bertambah. Seiring dengan terus bertambahnya ukuran database gambar, muncul masalah dalam pengelolaan data yg banyak tersebut terutama  dalam  pencarian  data.  Dahulu  metode  pencarian gambar  menggunakan  kata  kunci.  Metode  ini  memiliki kelemahan yaitu kata kunci yang kita inputkan kadang tidak sesuai  dengan  gambar  yang  kita  inginkan.  Hal  ini desebabkan karena nama dari sebuah file gambar tidak dapat merepresentasikan  isi  dari  gambar  tersebut.  Untuk menghindari  kelemahan  inilah  dikembangkan  metode  baru yaitu CBIR (Content Based Image Retrieval) [1].
CBIR  merupakan  teknologi  pencarian  gambar  dengan membandingkan  gambar  yang  yang  diinputkan  sebagai query  dengan  yang  ada  pada  database  gambar  (Query  By example).  CBIR  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai jarak  gambar  query  dengan  gambar  yang  ada  dalam database.  Pengukuran  nilai  jarak  gambar  dilkukan berdasarkan fitur yang digunakan [1].
Pada penelitian ini akan dikembangkan sistem pengenalan gambar yang mirip dengan CBIR dengan query gambar yang tidak  utuh  atau  tidak  sesempurna  gambar  asli.  Gambar  asli ini  adalah  gambar  yang  ada  didalam  database    Gambar query  yang  tidak  utuh  mungkin  karena  objek  lain  yang menutupi,  atau  pengambilan  gambar  yang  tidak  sempurna, atau  keadaan  objek  itu  sendiri  yang  mengalami  perubahan. Untuk melakukan pengenalan gambar dengan kondisi seperti tersebut  diatas  digunakan  metode  ekstraksi  fiur  SURF. SURF saat ini sering digunakan pada pengenalan objek [2],
Ken  Ditha  Tania  adalah  staf  pengajar  dan  peneliti  di  Jurusan  Sistem Informasi,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan (e-mail: ken.tania@yahoo.com).
[3]. Dengan fitur ini diharapkan akan dapat dilakukan proses ekstraksi  ciri  dengan  hasil  yang  baik  pada  saat  proses pencocokan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui efektivitas  penggunaan  fitur  SURF  pada  suatu  pengenalan gambar dengan query gambar yang tidak utuh.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Suatu  gambar  memiliki  ciri  yang  berbeda  satu  dan  yang lainnya  bergantung  pada  kharakteristik  yang  menonjol pada gambar tersebut. Sebagai contoh, bunga matahari dan bunga melati  dibedakan  melalui  perbedaan  warnanya,  kain  dan kertas  dapat  dibedakan  dari  tekturnya,  sedangkan  gambar lingkaran  dengan  gambar  kotak  dibedakan  melalui bentuknya.  Masing-masing  ciri  dasar  dari  gambar  ini didapatkan  melalui  proses  ekstraksi  ciri  yang  tidak  mudah, karena  satu  gambar  dapat  mempunyai  multiple  feature. Proses  ekstraksi  ciri  yang  baik  menentukan  keberhasilan dalam membangun aplikasi pengenalan image
Pencarian  suatu  gambar  dengan  membandingkan  gambar query  dengan  gambar  yang  ada  didatabase    secara  umum dibangun  dengan  melihat  kharakteristik  dari  suatu  gambar atau  dengan  kata  lain  dengan  melihat  ciri  dari  gambar tersebut.
Ciri merupakan suatu tanda yang khas, yang membedakan antara  satu  gambar  dengan  gambar  yang  lain.  Pada  tulisan ini ciri yang di pakai adalah fitur SURF.

## A. Fitur SURF
Fitur  SURF  ini  merupakan  keypoint  dari  sebuah  gambar. Keypoint adalah titik-titik dari sebuah  gambar yang nilainya tetap  ketika  mengalami  perubahan  skala,  rotasi,  blurring, pencahayaan, dan juga perubahan bentuk. Perubahan bentuk ini bisa terjadi karena bentuk gambar query yang tidak utuh atau  tidak  sesempurna  gambar  yang  ada  didalam  database gambar  tersebut.  Gambar  query  yang  tidak  utuh  mungkin karena objek lain yang menutupi, atau pengambilan gambar yang  tidak  sempurna,  atau  keadaan  objek  itu  sendiri  yang mengalami  perubahan.  Agar  invarian  terhadap  perubahan skala  maka  proses  yang  dilakukan  pertama  kali  adalah membuat ruang skala (scale space).
Ruang Skala (Scale Space)
Scale  space  terbagi  kedalam  bilangan  yang  disebut octave.  Setiap  octave  merepresentasikan  respon  filter  yang diperoleh  dengan melakukan proses konvolusi gambar yang diinputkan dengan ukuran filter yang menaik.

## Pengenalan Gambar Menggunakan Sebagian Data Gambar
Ken Ditha Tania * , Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
P

## Lokalisasi Keypoint
Lokalisasi  keypoint  dilakukan  dengan  beberapa  proses. Proses pertama, menentukan treshold untuk keypoint Ketika treshold dinaikan jumlah keypoint yang terdeteksi lebih kecil begitupun  sebaliknya.  Oleh  karena  itu,  treshold  bisa disesuaikan pada setiap aplikasi.
Proses  berikutnya  non-maxima  suppresion,  proses  ini dilakukan untuk mencari sekumpulan calon keypoint dengan membandingkan  tiap-tiap  pixel  gambar  pada  scale  space dengan  26  tetangga.  26  tetangga  pixel itu terdiri atas 8 titik di  scale  asli  dan  9  titik  di  tiap-tiap  scale  diatas  dan dibawahnya. Proses inilah yang  menghasilkan keypoint dari suatu  gambar.  Gambar  1  menunjukkan  non-maxima suppresion.
Gambar 1. Non-maxima suppression [3]
Proses  terakhir  yaitu  proses  mencari  lokasi  keypoint menggunakan  interpolasi  data  yang  dekat  dengan  keypoint hasil  proses  sebelumnya.  Ini  dilakukan dengan mencocokan quadratic  3D  yang  diajukan  oleh  Brown  [4].  H(x,  y, σ ) adalah  determinan  Hessian,  didefinisikan  sebagai  berikut [3]:
2 2 1 ( ) 2 T T H H H x H x x x x x ∂ ∂ = + + ∂ ∂ (1)
Lokasi ekstrim yang diinterpolasi, ɵ ( ) , , x x y σ = , ditemukan  dengan  mencari  turunan  dari  fungsi  diatas  dan diberi nilai nol, sehingga:
ɵ 2 2 H H x x x ∂ ∂ = − ∂ ∂ (2)

## Deskriptor Keypoint dan Proses Matching
Deskriptor  merupakan  daerah  piksel  disekitar  keypoint yang  dihasilkan.  Deskriptor  menggambarkan  distribusi intesitas piksel tetangga di sekitar keypoint.
Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencocokkan orientasi  yang  dihasilkan  berdasarkan  informasi  dari  daerah yang  berbentuk  lingkaran  disekitar  piksel  yang  menjadi keypoint.
Kemudian  proses  berikutnya  membuat  daerah  berbentuk kotak  pada  orientasi  yang  terpilih  dan  mengekstrak deskriptor  SURF  dari  daerah  tersebut.  kemudian  proses matching fitur antara dua gambar dilakukan. Berikut ini dua proses perhitungan deskriptor keypoint yang akan dijelaskan lebih detail.

## Pembuatan Orientasi
Pembuatan orientasi dilakukan dengan menghitung respon Haar  wavelet  dalam  arah  x  dan  arah  y  pada  daerah  piksel tetangga disekitar keypoint yang berbentuk lingkaran dengan jarak 6s, dimana s adalah scale dari keypoint yang dideteksi. Ukuran wavelet ditentukan menjadi 4s.  Filtering dipercepat prosesnya menggunakan integral gambar, dan keluaran yang dihasilkan  direpresentasikan  sebagai  titik-titik  pada  ruang dengan  respon  horizontal  sepanjang  sumbu  axis  dan  juga respon vertikal sepanjang sumbu koordinat.
Orientasi  dominan  dihitung  menggunakan  jumlah  semua respon dalam pergeseran orientasi dengan ukuran window π /3  (seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  2),  kemudian  respon horizontal dan vertikal dalam window tersebut dijumlahkan. Dari kedua respon yang dijumlahkan sehingga menghasilkan sebuah vektor orientasi lokal. Vektor terpanjang inilah yang merupakan orientasi keypoint.
Gambar 2. Jendela pergeseran orientasi [3]

## Deskriptor Berdasarkan Jumlah Respon Haar Wavelet
Proses  ekstraksi  deskriptor  dilakukan  dengan  membuat daerah  kotak  persegi  disekitar  keypoint,  dimana  keypoint sebagai  pusat  dari  daerah  kotak  persegi  tersebut,  dan orientasinya  disekitar  orientasi  yang  ditentukan  dan ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Ukuran  window  yang  diambil 20s.
Kemudian,  respon  wavelet  dx  dan  dy  dijumlahkan  untuk setiap  sub-region.  Hal  ini  akan  memberikan  informasi tentang  polar  dari  perubahan  intesitas,  dan  juga  akan dihasilkan  jumlah  nilai  absolut  dari  respon  |dx|  dan  |dy|. Masing-masing sub-region mempunyai 4 dimensi deskriptor vektor v, yaitu dx ,dy, |dx| dan |dy|. Untuk 4 x 4 sub-region, maka panjang vektor deskriptornya berjumlah 64 [3].
( ) , , , x y x y v d d d d = ∑ ∑ ∑ ∑ (3)
Gambar 3. Contoh hasil gambar eksperimen. Sebelah kanan data query dan sebelah kiri data gambar didalam database

## B. Modul Matching Fitur SURF Menggunakan Teknik FLANN
Metode  Fast  Library  Approximated  Nearest  Neighbor (FLANN)  digunakan  untuk  matching  fitur  SURF.  Fitur SURF  ini  terdiri  dari  keypoint  dan  descriptor  yang  berupa vektor.    Untuk  satu  gambar  di  basis  data  terdapat  banyak cluster  untuk  masing-masing  fitur  SURF.  Cluster  ini  dibuat otomatis  dengan  KNN  menggunakan  tipe  indeks  kd  tree, dimana  KNN  ini  akan  mencari  jarak  terkecil  antara  vektor fitur dengan vektor pada cluster.
Proses pencocokan fitur pada gambar query dan fitur pada gambar  dalam  basis  data,  vektor  keypoint  dan  deskriptor pada gambar query akan dicocokkan nilainya  menggunakan KNN  search.  KNN search akan mencari cluster pada basis data  yang  nilai  vektor  deskriptornya  paling  dekat  jaraknya dengan  vektor  deskriptor  pada  gambar  query.    Setelah
cluster didapat, kemudian akan dicari nilai vektor deskriptor pada  cluster  tersebut  yang  sama  atau  paling  dekat  dengan vektor  deskriptor  pada  gambar  query.    Jika ada yang sama maka  ada  satu  keypoint  yang  cocok  antara  kedua  gambar tersebut.  Kemudian,  untuk  setiap  gambar  pada  basis  data, dihitung jumlah keypoint yang paling banyak cocok. Jumlah keypoint  yang  paling  banyak  cocok  ini  merupakan  gambar pada basis data yang paling mirip dengan gambar query.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  dengan  30  gambar.  Skenario eksperimen dilakukan dengan 30 gambar asli dijadikan database  dan  30    gambar  di  database  dipotong sebagian    untuk dijadikan data test atau data query . Pemotongan  gambar  untuk  dijadikan  query  dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Paint. Pemotongan dilakukan secara sembarang.
Hasil yang didapat 27 gambar dapat dikenali dengan benar,  sedangkan  3  gambar  yang  lainnya  tidak  dapat dikenali.  Gambar  3  menunjukan  contoh  gambar  hasil eksperimen

## IV. K ESIMPULAN
Dari percobaan yang dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai  berikut,  pengenalan  gambar  menggunakan  sebagian data  gambar  sebagai  data  query  gambar  dengan  metode SURF menghasilkan tingkat pengenalan 90%.
Pengenalan  gambar  menggunakan  sebagian  data  gambar sebagai  data  query  gambar  dengan  metode  SURF    tidak berhasil  mengenali  dikarenankan  objek  dalam  gambar tersebuat terlalu kecil.

## R EFERENSI
[1] Rahadianti,  L.,  Ruli  Manurung,  and  Aniati  Murni.  Clustering  Batik Images  based  on  Log-Gabor  and  Colour  Histogram  Features. [Online].  Available: http://www.cs.ui.ac.id /files/icacsis2009/pdf /17.pdf
[2] M.  Brown  and  D.G.  Lowe.  Invariant  features  from  interest  point groups.  British  Machine  Vision  Conference,  Cardiff,  Wales,  pages 656–665, 2002
[3] Marius Muja and David G. Lowe. Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration. In International Conference on  Computer  Vision  Theory  and  Applications  (VISSAPP’09),pages 331–340, 2009
[4] H. Bay, B. Fasel, and L. van Gool. Interactive museum guide: Fast and robust recognition of museum objects. In Proceedings of the first international workshop on mobile vision, May 2006
[5] A. Neubeck and L. Van Gool. Efecient non-maximum suppression. In ICPR, 2006
[6] H.  Bay,  T.  Tuytelaars,  and  L.  Van  Gool.  SURF:  Speeded  up  robust features. In ECCV, 2006
[7] A. Witkin. Scale-space ltering, Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, 2:1019{1021, 1983.
[8] H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. Speeded-Up Robust Features (SURF)  ,  Computer  Vision  and  Image  Understanding  (CVIU),  Vol. 110, No. 3, pp. 346--359, 2008
[9] Notes on the OpenSURF Library [online]. Available: http://opensurf1.googlecode.com/files/OpenSURF.pdf
[10] M.  Brown  and  D.G.  Lowe.  Invariant  features  from  interest  point groups.  British  Machine  Vision  Conference,  Cardiff,  Wales,  pages 656–665, 2002