Transcript TM 01 PENDAHULUAN - Heru C Rustamaji


Terdapat banyak jenis pola:
◦ Pola visual
◦ Pola temporal
◦ Pola logikal


Tidak ada tepat satu teori untuk menyelesaikan
problem pengenalan pola
Terdapat model standar yang dapat dijadikan
teori acuan
◦ Statistik atau Fuzzy
◦ Syntatic atau Struktur
◦ Berbasis pengetahuan
Statistical
Pattern
Recognitio
n
2


Problem pengenalan pola didefinisikan
sebagai problem klasifikasi
Daftar kata kunci :
◦
◦
◦
◦
Klasifikasi
Fitur
Vektor fitur
Model klasifikasi standar
3

Diperlukan suatu sistem untuk melakukan
pengenalan
◦ Sistem mengenali data kemudian mengklasifikasi
data tersebut berdasarkan pola tertentu ke suatu
klas

Contoh aplikasi yang melakukan …
◦
◦
◦
◦
Pengenalan suara
Identifikasi sidik jari
Pengenal karakter secara optik (OCR)
Identifikasi urutan DNA
4



Terdapat data dengan pola visual
Data merepresentasikan karakter 26 huruf alfabet
Definisi problem:
◦ Pengenalan pola data yang diklasifikasikan ke 26 kelas
◦ Data kelas 1 adalah huruf A dengan segala variasi
penulisannya, dst
5
standar
pola
kelas 1
standar
pola
kelas 2
standar
pola
kelas 4
Data dengan pola visual
DITERIMA
DITERIMA
DITOLAK
Array nilai tingkat
terang pixel



Data merepresentasikan karakter 26 huruf alfabet
Definisi tujuan sistem  mengklasifikasikan data
ke 26 kelas yang ada berdasarkan standar polanya
Problem yang muncul
◦ Q1: Apa yang akan dibandingkan? FITUR
◦ Q2: Bagaimana mengukur tingkat kesamaan pola?
6


Fitur adalah suatu nilai yang dapat membantu sebagai
pembeda
Contoh dalam klasifikasi huruf cetak
◦ Dalam penentuan fitur untuk pembandingan perlu …
 tahu luas area huruf
 tahu daerah perbatasan luar huruf
◦ Dalam pengukuran tingkat kesamaan huruf dilakukan …
 Berdasarkan rasio kepadatan luas area penulisan huruf dengan area
batas luar huruf (disebut perimeter)
 Huruf B lebih padat daripada huruf O
 Berdasarkan tingkat simetri area huruf bagian atas dengan bawah
 Huruf B lebih simetri daripada huruf P

Beberapa fitur dapat sensitif akan perubahan nilai
◦ Fitur tingkat kelurusan sisi kiri huruf
 Pola untuk membedakan huruf D atau O
7

Set nilai sejumlah d fitur dihasilkan dari
pengukuran setiap data yang akan
diklasifikasikan
◦ x1 = area
◦ x2 = perimeter, …,
◦ xd = panjang garis melengkung / jarak garis lurus

Nilai sejumlah d fitur dari suatu data disimpan
sebagai sebuah matrik baris x  Vektor Fitur
◦ Vektor x memiliki d baris = suatu data memiliki d
dimensi
◦ Vektor x digambarkan sebagai suatu titik pada ruang
fitur dimensi d
8


Pola suatu data hasil dari pengukuran direpresentasikan dalam
sebuah vektor
Pada pengenalan pola terjadi pengurangan jumlah informasi,
pemetaan atau pelabelan informasi
9



Sekumpulan ikan diletakkan pada ban berjalan
Berdasarkan sensor optik, mesin dapat
mengelompokkan ikan-ikan tersebut sebagai SeaBass
dan Salmon
Analisa problem
◦ Set posisi kamera untuk mengambil gambar ikan-ikan
◦ Dari gambar akan diekstrak informasi fitur:





Panjang ikan
Tingkat kecerahan warna sisik ikan
Lebar badan ikan
Jumlah dan bentuk sirip ikan
Posisi mulut ikan, dll.
10
kumpulan
ikan pada
ban
berjalan
sensor optik
gambar
ikan-ikan
pra
pemrosesan
ekstraksi
fitur
operasi
segmentasi
gambar untuk
membedakan
setiap ikan
• lebar
badan ikan
• tingkat
kecerahan
warna sisik
ikan
pengklasifikasi
hasil
pengelompokkan ikan
salmon
seabass
11
NILAI AMBANG BATAS
ERROR SALMON
12
NILAI AMBANG BATAS
ERROR
SALMON
fitur lightness lebih baik dibanding fitur length
13


Penentuan nilai ambang batas (threshold decision boundary)
menentukan nilai biaya (cost function)
Solusi
◦ Menambah atau mengurangi nilai ambang batas
Jika nilai ambang
batas dikurangi:
•  seabass masuk klas
salmon berkurang
•  salmon masuk klas
seabass bertambah
ERROR
SEABASS
TEORI KEPUTUSAN
14

Digunakan fitur lebar ikan dan tingkat kecerahan sisik ikan
xT = [x1, x2]
LIGHTNESS
WIDTH
15

Batas pemisah
(decision
boundary)
terbaik
memberikan
hasil klasifikasi
yang optimal
16
GENERALISASI

Sistem pengenalan tidak memiliki sifat generalisasi
jika
◦ Sistem hanya dapat mengklasifikasi data pelatihan
◦ Sistem tidak dapa mengklasifikasi dengan baik data baru
17
POST PROCESSING :
• melakukan evaluasi tingkat kesalahan
(error rate)
• mempertimbangkan mengganti jenis
salmon
fitur untuk pengenalan
seabass
xT = [x1, x2]
SEGMENTASI :
• pola – pola yang ada harus terpisah,
tidak bertumpuk
SENSING :
• menggunakan alat optik untuk
menangkap pola visual (mis: kamera)
• sistem pengenalan pola sensitif akan
resolusi alat optik untuk mengurangi data
terdistorsi
18





Collect data: mengumpulkan data untuk
pelatihan dan uji coba
Feature choice: memilih fitur yang akan
digunakan berdasarkan data dan
menentukan informasi prior
Model choice: memilih model klasifikasi.
(catatan: telah ditetapkan model
pengenalan pola berdasarkan teori
statistik)
Train classifier: dengan data pelatihan,
informasi prioir akan berubah sampai
performa fungsi klasifikasi optimal
Evaluate classifier: melakukan evaluasi
tingkat kesalahan kemudian
mempertimbangkan untuk mengganti fitur
Trade-off antara
kemudahan komputasi
dengan performa
KOMPLEKSITA
S KOMPUTASI
19


Pembelajaran Supervised
◦ Terdapat kategori/klas/label sebagai hasil
klasifikasi
◦ Terdapat fungsi biaya untuk setiap pola
pada data pelatihan
Pembelajaran Unsupervised
◦ Sistem akan membentuk
cluster/kelompok/gugus data berdasarkan
pola yang ada
20

Melakukan ekstraksi fitur data asal untuk mendapat set fitur d; x1, x2,
…, xd
Desain ekstraktor fitur tergantung pada problem
Keinginan

Kenyataan


◦ Ekstraktor fitur menghasilkan vektor fitur yang sama untuk setiap data
pada suatu klas
◦ Ekstraktor fitur menghasilkan vektor fitur yang relatif sama untuk setiap
data pada suatu klas
◦ Variasi vektor fitur data pada satu kelas lebih kecil dibanding data pada
lain kelas
21

Membuat solusi hipotesa awal, kemudian
diadaptasi modelnya sampai optimal
◦ CARA INTUITIF

Menurunkan fungsi pengklasifikasi optimal
dari model matematisnya
◦ Membahas teori:
 Pencocokan template (template matching)
 Pengklasifikasian mencari jarak terdekat (minimum-distance
classifiers)
 Pengukuran (metrics)
 Perkalian inner product
 Diskriminan linear
 Decision boundaries
22



Contoh huruf alfabet D dan O dengan variasi penulisannya
Gambar D dan O kiri dijadikan acuan/template karena
bebas distorsi
Data-data gambar sebelah kanan akan dicocokkan dengan
template yang ada dan dihitung tingkat kecocokannya
23

Ada beberapa pendekatan yaitu:
◦ Maximum Correlation = jumlah kesamaan
 Menghitung jumlah pixel hitam atau putih yang sama antar data
dengan template
 Pilih kelas dengan nilai kesamaan terbesar
◦ Minimum Error = jumlah ketidaksamaan
 Menghitung jumlah pixel yang tidak sama (pixel hitam pada data
dengan pixel putih pada template atau sebaliknya)
 Pilih kelas dengan nilai ketidaksamaan terkecil

Digunakan jika variasi pada setiap kelas tergantung
pada ada tidaknya tambahan noise
◦ Pada pengenalan huruf tidak terdapat distorsi akibat translation,
rotation, shearing, warping, expansion, contraction, atau occlusion
24

Ekspresi Matematika dari Template Matching sebagai
berikut:
◦ Terdapat vektor fitur x untuk data input
◦ Ditentukan sejumlah c klas
◦ Ditentukan template untuk setiap klas, m1, m2, …, mc



Error template matching antara x dan template ke k, mk
dihitung dari norm vektor (x - mk) = || x - mk || dan k =
{1…c}
Penghitungan || x - mk || = menghitung jarak antara
vektor x dan vektor mk
Pengklasifikasi akan mencari error terkecil = mencari
jarak terdekat
◦ Pengklasifikasi dengan Template Matching = Minimum-Distance
Classifier
25
26

Ada banyak cara untuk mendefinisikan Norm
||u||. Contoh sebagai berikut :
◦ Manhattan (taxicab) metric
 || u || = |u1| + |u2|+ |u3| + ... + |ud|
 Contoh: digunakan pada template matching
pengenalan huruf dengan menghitung jumlah
ketidaksamaan
◦ Euclidean metric
 || u || = sqrt( u12 + u22 + ... + ud2 )
 Untuk selanjutnya akan digunakan model ini
27




Contour dari jarak konstan Euclidean berbentuk circles/spheres
Contour dari jarak konstan Manhattan berbentuk squares/boxes
Contour dari jarak konstan Mahalanobis berbentuk ellipses/ellipsoids
Untuk selanjutnya pengukuran jarak akan menggunakan metric
Euclidean atau Mahalanobis
28