Algoritma MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition) 2


Pengenalan Pola adalah cabang kecerdasan yang menitik-beratkan pada metode pengklasifikasian objek ke dalam klas – klas tertentu untuk menyelesaikan masalah tertentu. Contoh yang dibahas kali ini adalah mengenai penentuan pola wajah baru berdasarkan pola wajah yang sudah ada sebelumnya dengan menggunakan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Transform Decomposition).
Algoritma ini merupakan variasi dari Algoritma MSWTD (Multiscale Wavelet Transform Decomposition). Jika pada algoritma sebelumnya, proses dekomposisi hanya dilakukan pada penaksiran koefisien dekomposisi saja, maka pada algoritma ini, selain melakukan proses tersebut, proses dekomposisi juga dilakukan pada setiap detail koefisien dekomposisi, yang nantinya akan menghasilkan pohon sample. Selain itu teknik dasarnya semua sama.



Diasumsikan ada 10 wajah manusia yang sudah diketahui sebelumnya, dengan data sebagai berikut:
ef contoh data

Selanjutnya ada pola wajah baru yang ingin diketahui hasilnya
Maka tentukan pola wajah baru ini cocok dengan pola wajah yang mana
Diasumsikan pola wajah yang baru adalah sebagai berikut:
gabor data baru


Langkah-langkah penggunaan algoritma ini adalah

* Lakukan inisialisasi variabel yang digunakan dalam perhitungan (poin 1)

1a. Tentukan ukuran dari masing-masing sample gambar yang digunakan
Nantinya setiap gambar akan mengalami segmentasi dimulai dari pointer indeks yang sedang terpilih
Diasumsikan dalam kasus ini, ukuran per sample adalah 92 x 2
Karena contoh kasus ini menggunakan contoh gambar dengan ukuran 92 x 112,
maka setiap sample yang digunakan adalah 2 baris data gambar

1b. Tentukan konstanta penambah indeks pointer dalam setiap pengambilan sample
Diasumsikan dalam kasus ini, penambah indeks pointer adalah 92
Karena contoh kasus ini menggunakan contoh gambar dengan ukuran 92 x 112,
maka pergeseran pointer akan berpindah tepat 1 baris berikutnya

1c. Tentukan variabel J, yaitu jumlah level dekomposisi yang digunakan
Diasumsikan dalam kasus ini, jumlah level dekomposisi adalah 5

* Lakukan pembacaan gambar contoh data yang tersedia (poin 2)

2a. Tentukan path folder dari gambar contoh data dan gambar data baru

2b. Cari semua gambar contoh wajah dan data baru yang tersedia pada masing-masing folder
Kemudian hitung jumlah gambar untuk masing-masing contoh data dan data baru yang tersedia

2c. Tentukan tinggi (H) dan lebar (W) dari masing-masing gambar
Kemudian buat matriks kosong berukuran H*W sebanyak jumlah gambar contoh data

* Lakukan proses pengambilan fitur gambar contoh wajah dengan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition) (poin 3)

3. Lakukan perhitungan pada masing-masing gambar contoh wajah (poin 3a – 3c)

3a. Simpan data gambar wajah yang ada

3b. Lakukan proses perhitungan dengan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition)
Penjelasan tentang fungsi ini akan dijelaskan pada perhitungan dibawah ini (poin 3b1 – 3b10)

Memasuki perhitungan pada fungsi MSWPD

3b1. Hitung jumlah data,
Kemudian hitung jumlah sample yang akan didapatkan pada perhitungan berikutnya
dan lakukan inisialisasi daftar sample yang digunakan

3b2. Hitung jumlah output yang diperoleh dari masing-masing channel / dimensi level
Nantinya dalam setiap level, masing-masing node akan terbelah menjadi 2
sehingga nilai output dari masing-masing channel adalah 2^n-1
Kemudian lakukan inisialisasi nilai output yang dihasilkan

* Lakukan perhitungan pada masing-masing jumlah kolom data yang ada (poin 3b3 – 3b9)

3b3. Lakukan proses segmentasi data sebanyak jumlah sample
jika terdapat 6 buah data seperti berikut:
[ 1 ]
[ 2 ]
[ 3 ]
[ 4 ]
[ 5 ]
[ 6 ]

dengan ukuran per sample = 3 dan penambah indeks pointer = 2
maka jumlah sample adalah floor((6 – 3) / 2) + 1 = 2
dan sample yang didapatkan adalah [ 1 2 3 ] dan [ 3 4 5 ]

3b4. Tentukan variabel J, yaitu jumlah level dekomposisi yang digunakan
Ada beberapa cara untuk menghitung nilai ini
pertama, dapat didefinisikan secara langsung
J=10;
kedua, menggunakan nilai maksimum level dekomposisi wavelet, dengan rumus:
J=wmaxlev(ukuranPerSample,’Sym5′);
ketiga, menggunakan logaritma frekuensi sample, dengan rumus:
J=floor((log(frekuensiSample/2)/log(2))-1);
Dalam kasus ini akan digunakan cara pertama untuk menentukan nilai J, yaitu sesuai dengan parameter jumlah level dekomposisi

3b5. Lakukan proses perhitungan utama fungsi ini menggunakan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition)
Jika terdapat jumlah level dekomposisi sebanyak 4 level,
maka fungsi ini akan menghasilkan pohon 4 level dengan jumlah node adalah 1+2+4+8 = 15 node
dan masing-masing node akan memiliki jumlah baris sample yang akan semakin kecil seiring dengan level node tersebut
Penjelasan tentang fungsi ini akan dijelaskan pada perhitungan dibawah ini (poin 3b5a – 3b5c)

Memasuki perhitungan pada fungsi HitungMSWPD

3b5a. Hitung jumlah sample yang digunakan
Jumlah level dekomposisi tidak boleh lebih dari jumlah sample
agar memastikan akan terdapat node dalam masing-masing level

3b5b. Masukkan sample ini sebagai node pertama pada level dekomposisi pertama

3b5c. Lakukan perhitungan pada level berikutnya setelah level pertama (poin 3b5c1)

3b5c1. Lakukan perhitungan pada masing-masing pasangan node pada level dekomposisi terpilih (poin 3b5c1a – 3b5c1b)

3b5c1a. Lakukan proses perhitungan Multisignal 1-D Wavelet Decomposition pada node terpilih

3b5c1b. Masukkan hasil perhitungan ke dalam pasangan node yang levelnya berada dibawah level node terpilih

3b6. Lakukan inisialisasi variabel output sementara,
yaitu sebanyak jumlah node x jumlah kolom sample node

3b7. Lakukan perulangan pada masing-masing node
Lakukan proses perhitungan nilai output dengan cara logaritma akar rata-rata kuadrat dari masing-masing elemen node

3b8. Hilangkan semua nilai output yang mengandung nilai 0

3b9. Catat hasil akhir output sesuai dengan jumlah output yang dihasilkan dalam masing-masing channel

3b10. Setelah mendapatkan semua jawaban kolom data,
Lakukan perhitungan sekali lagi untuk menghilangkan semua nilai output yang mengandung nilai 0

3c. Tampilkan gambar contoh wajah tersebut pada layar

* Lakukan proses pengambilan fitur gambar wajah baru dengan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition) (poin 4)

4. Lakukan perhitungan pada masing-masing data baru (poin 4a – 4e)

4a. Simpan data gambar wajah baru yang ada

4b. Lakukan proses perhitungan dengan metode MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition)
Penjelasan tentang fungsi ini sudah dijelaskan pada perhitungan sebelumnya

4c. Hitung jarak Euclidean antara vektor feature data baru dengan vektor feature dari semua contoh data

4d. Ambil jarak paling minimal sebagai jawaban gambar contoh data yang paling sesuai dengan gambar data baru

4e. Tampilkan hasil akhir pada layar


Hasil akhir adalah: (klik untuk perbesar gambar)

MSWPD hasil akhir


Contoh modul / source code menggunakan Matlab dapat didownload disini:



Jika membutuhkan jasa kami dalam pembuatan program, keterangan selanjutnya dapat dilihat di Fasilitas dan Harga
Jika ada yang kurang paham dengan langkah-langkah algoritma diatas, silahkan berikan komentar Anda.
Selamat mencoba.


Tinggalkan sebuah komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

2 pemikiran di “Algoritma MSWPD (Multiscale Wavelet Packet Decomposition)

  • wahyu septyanto

    mas/mbak mau tanya dong, saya bisa minta nama algoritma multiscale wavelet packet decomposition tersebut?? buat sitasi aja, soalnya algoritma itu belum banyak yang pakai jadi susah cari sitasi atau jurnal nya. terimakasih-
    mohon respon nya untuk membantu kelancaran skripsi saya

    • pip Penulis

      apakah yang anda maksud dengan “minta nama algoritma”? Nama algoritma tentu saja adalah sesuai dengan judul pos ini. Jika yang anda maksud adalah jurnal, maka saya sendiri juga tidak memiliki jurnal atas algoritma ini. Saya hanya mempelajari alur algoritma berdasarkan referensi skrip, tidak menggunakan jurnal tertentu.