PENGENALAN GAMBAR RAMBU-RAMBU LALU-LINTAS DENGAN METODE KUANTISASI RERATA

Abstract

Salah satu ciri yang bisa dikembangkan dalam pengenalan gambar rambu-rambu lalu-lintas adalah ciri yang melibatkan content pada gambar, yang meliputi ciri dasar gambar seperti warna, bentuk dan tekstur. Pada gambar rambu-rambu lalu lintas, ciri bentuk merupakan ciri dominan yang mengisi content gambar. Untuk mendapatkan ciri bentuk ini ada berbagai macam metode yang banyak digunakan antara lain deteksi tepi, transformasi fourier, integral proyeksi dan kuantisasi. Dalam penelitian ini memanfaatkan ciri bentuk dengan menggunakan teknik kuantisasi untuk menyajikan ciri dari gambar rambu-rambu lalu lintas, yaitu kuantisasi rata-rata. Proses pengenalan dilakukan dengan menggunakan template matching antara vektor gambar rambu-rambu yang dimasukan (vektor query) dengan semua tanda rambu-rambu yang ada dalam database (vektor template). Dengan ukuran vektor yang kecil diharapkan proses template matching ini dapat dilakukan dengan cepat. Dalam hal ini yang dicari adalah nilai selisih terkecil dari vektor query dan vektor template yang ada dalam database. Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan, bertambahnya ukuran sampling menghasilkan performansi yang semakin kecil atau prosentase error yang semakin besar, kondisi ini dikarenakan banyak ciri bentuk pada gambar yang hilang, sehingga pengenalan terhadap gambar menimbulkan error yang besar. Hasil percobaan yang cukup baik pada saat ukuran sampling (segmen) 4x4, didapatkan prosentase error rata-rata sebesar 9.19% (jumlah gambar salah sekitar 3 gambar) dengan performansi sebesar 90.81.

Kata Kunci: Rambu-rambu lalu-lintas, kuantisasi rata-rata, template matching