Analisis dan Implementasi Image Retrieval dengan Menggunakan Kombinasi Kata Kunci dan Fitur pada Gambar

ABSTRAKSI: Sistem pencarian gambar berdasar teks dirasa kurang efektif karena adanya penilaian subjektif dari user dalam merepresentasikan suatu gambar ataupun ketidaksesuaian antara deskripsi dengan gambar. Namun demikian, query dalam bentuk teks dianggap lebih intuitif dan alami bagi user dan user masih sulit untuk menentukan query secara visual pada pencarian berbasis konten. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menutupi kelemahan tersebut dengan menggabungkan pencarian teks dan konten. Sistem kombinasi teks dan konten melakukan pencarian gambar berdasarkan teks yang diinput user dengan menggunakan pembobotan tf.idf, pencarian berdasar persentase kemunculan warna dengan color descriptor matrix, dan pencarian berdasar bentuk garis batas objek dengan fourier descriptor. Gambar dari database dihitung kedekatannya dengan query dan fitur yang dipilih user dengan menggunakan similarity matching. Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah sebuah sistem yang dapat melakukan pencarian gambar berdasar teks, konten, ataupun kombinasinya, dan melakukan penghitungan akurasi berdasar parameter-parameter input seperti similarity threshold dan pilihan normalisasi nilai similarity.Kata Kunci : Text-Based Image Retrieval, Content-Based Image Retrieval, Term Frequency-Inverse Document Frequency, Color Descriptor, Fourier DescriptorABSTRACT: Text based image retrieval system is less effective because of the subjective assessment of the user in representing an image or a discrepancy between the description and pictures. However, the query in text form is considered more intuitive and natural for the user and the user is still difficult to determine visual query in content-based retrieval. Therefore, we need a system that can cover those weaknesses by combining text-based and content-based search system. The combination system of text and content retrieval searches the images based on user inputted text by using the weighting tf.idf, a color based search which based on the percentage of color appearance with color descriptor matrix, and search based on the object boundary shape with fourier descriptor. The proximity of each image in the database to the query and user choosen features is calculated using similarity matching. The final result of this final task is a system that can search images by text, content, or the combination, and perform accuracy calculations based on some input parameters such as similarity threshold and option for normalization of similarity value.Keyword: Text-Based Image Retrieval, Content-Based Image Retrieval, Term Frequency-Inverse Document Frequency, Color Descriptor, Fourier Descripto