I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8 ,   p p .   2 4 3 ~ 2 48   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 9 . i1 . p p 2 4 3 - 2 48           243       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Co ntent  Ba sed I m a g e Re trieva l U sing  La cuna rity a nd Colo r  M o m ents   o f  S k i n  Disea ses         I   G u s t i A y u T riw a y un i 1 ,  I   K et ut  G ede  Da r m a   P utr a 2 ,   I   P utu  Ag us   E k a   P ra t a m a 3     In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   De p a rt m e n t,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Ud a y a n a   Un iv e rsit y   Ka m p u s Un u d ,   B u k it   Jim b a ra n ,   Ba li ,   In d o n e sia - 8 0 3 6 1 1   telp /f a x   :  (0 3 6 1 )  7 0 1 9 5 4 ,   7 0 4 8 4 5   /  (0 3 6 1 )   7 0 1 9 0 7       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   11 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   No v   2 7 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Dec   1 0 ,   2 0 1 7       T h e   re se a rc h   c o n d u c ted   c o n t rib u ted   in   t h e   f o rm   o f   CBIR  a p p li c a ti o n   w h ich   w a s  d e v e lo p e d   u sin g   tex tu re   a n d   c o l o r  f e a tu re   e x trac ti o n   in   se a rc h in g   th e   c o n ten ts  in f o rm a ti o n   o f   a n   o b jec t  o f   s k in   d ise a se   i m a g e .   T h e   tex tu re d   f e a tu re   is  e x trac ted   u sin g   L a c u n a rit y ,   w h il e   f o r  c o lo r  f e a tu re   e x trac ti o n   u sin g   Co lo r   M o m e n ts  a s   w e ll   a s  a   c o m b in a ti o n   o f   b o t h   m e th o d s.  T h e   re su lt s  o f   c o lo r   c h a ra c teristic  e x tra c ti o n   tes t  u sin g   Co lo r  M o m e n ts  M e th o d   y ield e d   im a g e s   c o rre sp o n d in g   to   1 0 0 %   sim il a rit y   p e rc e n tag e s  a n d   e x p e ri m e n tatio n   o f   te x tu re   c h a ra c teristic  e x tra c ti o n   u si n g   L a c u n a rit y   M e th o d   y ield e d   im a g e s   c o rre sp o n d in g   to   a   p e rc e n tag e   o f  su it a b il it y   o f   2 5 % ,   f o ll o w e d   b y   a   c o m b in e d   tes t  o f   b o th   m e th o d s  a n d   t h e   n o rm a li z a ti o n   p ro c e ss   p ro d u c e s  i m a g e s   c o rre sp o n d in g   t o   a   p e rc e n tag e   o f   c o n f o rm it y   o f   6 0 % .     K ey w o r d s :   C o lo r   Mo m e n t s   C o n te n t    B ased   I m ag e  R etr iev al   I m ag e  R etr iev a   L ac u n ar it y   Sk i n   d is ea s e     Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   I   Gu s ti  Ay u   T r i w a y u n i ,    I n f o r m a tio n   T ec h n o lo g y   Dep a r t m en t,  Facu l t y   o f   E n g in ee r i n g ,   Ud a y a n a  Un i v er s i t y   Ka m p u s   Un u d ,   B u k it J i m b ar an ,   B ali,   I n d o n esia - 803611   telp /f a x   : ( 0 3 6 1 )   7 0 1 9 5 4 ,   7 0 4 8 4 5   / ( 0 3 6 1 )   7 0 1 9 0 7   E m ail:  a y u tr i w a y u n i@ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  d ev elo p m e n t  o f   i n f o r m ati o n   s y s te m s   tec h n o lo g y   i n   th e  p r esen t  ti m e  m a k es  th e  h u m a n   n ee d   f o r   in f o r m atio n   co n ti n u es  to   i n cr e ase.   Su c h   i n f o r m atio n   i s   n o t  li m ited   to   n o n - v is u al  d ata  ( te x t   an d   v o ice) ,   b u t   i n   v is u al   f o r m   ( i m ag e   an d   v id e o ) .   A cc o r d in g   to   r esear c h   ti t led   " A   R ev iew   P a p er  o n   C o n ten t  B a s ed   I ma g e   R etri ev a l " ,   I m a g e  R etr ie v al  is   a  tech n iq u e   u s ed   to   s ea r ch   t h e  i m a g e  o f   a   d atab ase   th at   h a s   s i m ilar   ch ar ac ter is tic s   o f   th e  i m a g e  q u er y .   E ac h   i m ag e   h a s   u n iq u e  lo w - le v el  f ea tu r e  in f o r m at io n .   E x a m p le s   o f   lo w - lev el  f ea t u r es   ar e  co lo r ,   tex t u r e,   s h ap e,   a n d   s o   o n .   T h ese  f ea tu r es  ar e   f u r t h er   co m p ar ed   b etw ee n   t h e  i m a g e s   i n   th e  i m ag e  r etr ie v al  s y s te m .   T h er e  ar e  tw o   ap p r o ac h es  in   i m ag e  r etr ie v al,   n a m el y   I m a g e  B ased   R etr iev al   ( T B I R )   b ased   o n   i m a g e  m eta d ata  an d   C o n te n t  B ased   I m ag e  R etr iev al  ( C B I R )   i n f o r m ati o n   b as ed   o n   i m a g e   co n ten t i n f o r m atio n   T h e  cu r r en t te x t - b a s ed   s ea r ch   tech n iq u e  ( T B I R )   is   n o t  y e t f u ll y   u s ab le  b ec au s e  t h e  n a m e  o f   a  f ile  ca n   n o t  p r esen t  its   co n te n ts   a n d   th e  i m ag e  it s elf   h as  v er y   v ar iab l e  ch ar ac ter is tics   [ 1 ] .   T h er ef o r e,   to   k n o w   th e  e x ac t  k e y w o r d   is   v er y   i n f lu e n tial  i n   th is   te x t - b ased   p r o ce s s   s o   th at  th e  d esire d   im a g e  ca n   b e  d is p la y ed   [ 2 ] .   T h is   ca n   b e  s ee n   in   Go o g le  i m a g e  s ea r ch in g   ca n   n o t  f i n d   o p tim al  r esu lt s   an d   d o es  n o t  r esp o n d   to   w h at  i s   ex p ec ted   b ec au s e  t h e  s ea r c h   tec h n iq u e   is   o n l y   b a s ed   o n   t h e  f ile n a m e  a n d   r esu lted   in   a  m es s y   s ea r ch .   Seei n g   t h e   p r o b lem   o f   tex t - b ased   tech n iq u es  is   n ee d ed   alter n ati v e  ap p r o ac h   w it h   an o t h er   i m a g e  r etr iev al  m et h o d   th at  is   C o n te n t  B ased   I m a g e  R etr ie v al  ( C B I R )   w h ic h   ai m s   to   a v o id   th e   u s e  o f   te x t u al  d escr ip ti o n   [ 3 ] .   C B I R   i s   a   m et h o d o lo g y   f o r   i m a g e  d ata  r ec all  b ased   o n   th e  co n ten t  i n f o r m at io n   o f   a n   i m a g e,   s u c h   as   co lo r ,   tex tu r e,   an d   s h ap e   [ 4 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8   :   243   –   2 48   244   B ased   o n   th e  ab o v e  d escr ip tio n ,   th e  b a s ic  f r a m e w o r k   u n d er ly in g   t h e  d esi g n   o f   t h i s   C B I R   a p p licatio n   is   to   c h o o s e  t h e   m o s t  e f f ec t iv e  f ea t u r e  to   r ep r esen t  th e   co n ten ts   o f   t h e  i m a g e   [ 5 ] .   Am o n g   t h e  m o s t   p o p u lar   co n ten t  a n d   i m a g e  ar e  th e  co l o r   an d   tex t u r e  f ea t u r es   [ 6 ] .   C o lo r   f ea tu r e  is   th e  m o s t  f r eq u en tl y   u s ed   f ea tu r e  i n   C B I R   b ec au s e  it  h as  a  s tr o n g   co r r elatio n   w it h   th e  b asic  o b ject  o f   an   i m a g e.   T h e  C o lo r   M o m e n t s   m et h o d   ca n   b e  u s ed   to   ex tr ac t  co lo r   f ea t u r es   .   I m ag e  ca n   b e  r ec o g n iz ed   b y   t h e  r e g u lar it y   o f   p ix e l - s h ap ed   p atter n s   b y   u tili zi n g   te x tu r e  f ea t u r es.  T h e  L ac u n ar it y   m et h o d   is   in cl u d ed   in   th e  m et h o d   u s ed   f o r   th e  ca lcu latio n   o f   t h e   d is tr ib u tio n   o f   v ac a n c y   d e g r ee s   ( lacu n as)  in   th e  i m a g e  an d   it  is   clo s el y   r elate d   to   th e  te x tu r e  i m a g e     an al y s is   [ 7 ] .   T h e  r etr iev al  p r o ce s s   i n   th e   C B I R   ap p licatio n   d esig n   d e v elo p ed   in   t h is   p ap er ,   co m b i n e s   co lo r   an d   tex t u r e  f ea tu r e s   as  co lo r   an d   t ex tu r e  ca p tu r e  d if f er en t  asp ec ts .   C o m b i n atio n s   ar e  m ad e  u p   o f   t w o   t y p es,  b o th   s er ial  an d   p ar allel.   T h e  s er ial   co m b in atio n   is   a  f ea t u r e  ex t r ac tio n   p r o ce s s   b ased   o n   th e   ca lcu latio n   o f   t h e   s i m ilar it y   o f   o n e  f ea tu r e  e x tr ac tio n   w h ile  t h e  co m b in at io n   in   p ar allel,   t h e  co m b in at io n   o f   co lo r   an d   tex tu r e   f ea t u r e  ex tr ac tio n ,   i s   ex p ec te d   to   im p r o v e  t h e  i m ag e  r etr iev al  p er f o r m a n ce   i n   th e  ca l cu latio n   p h ase  o f   s i m ilar it y   b et w ee n   t h e  t w o   f ea tu r e  ex tr ac tio n s   w it h   t h e  q u er y   i m ag e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     L ac u n ar it y   w o r k s   i n   t w o   m et h o d s   n a m ed   Di f f er en tial  B o x - C o u n ti n g   ( DB C )   a n d   Gli n d in g   B o x   [ 3 ] .  Glin d i n g   B o x   i s   a  m et h o d   u s e d   to   ca lcu late  b in ar y   i m ag e s   i n   L ac u n ar it y .   C alc u latio n   o f   Glin d i n g   B o x   b e g in s   b y   ca lc u lati n g   a  b o x   w it h   s iz e  o f   r   s id e  an d   all  p r o ce s s ed   i m a g e  w ill  b e  s ea r ch ed   its   L ac u n ar it y   v a lu e  b y   lo g g i n g   t h e  m ass   o f   b o x ,   S   [ 8 ] .   Glid in g - B o x   m et h o d   s ta g e  b eg in s   b y   p laci n g   b o x   o r   s q u a r e  b o x   w i th   r x r   s ize   in   co r n er   L e f t  o v er   t h e  i m a g e,   th e n   t h e  b o x   w i ll  c h ec k   e v er y   p ix el   th a t  co n tai n s   1   o r   0   u n til  f in al l y   th e  e n tire   p ix el  is   p ass ed   b y   t h e  b o x .   T h is   b o x   m o v es  f r o m   t h e  to p   lef t   co r n er   o f   th e  i m a g e  th r o u g h   t h e  p ix el s   p er   p ix el  o f   th e  i m a g e  u n til  all  t h e  p ix e ls   in   th e  i m a g e  ar e  id en tif ied .   W h en   th is   b o x   is   in   a  ce r tain   p ix el,   th e  p r o g r a m   w il l  ca lcu late  e v er y   p ix el  v a lu e  p ass ed   b y   w h ic h   it  is   co n s id er ed   an   o b j ec t   in   th e  i m a g e  [ 7 ] .   T h e  f r eq u en c y   o f   th e  d i s tr ib u tio n   o f   p ix e l  co n t en t  o b tai n ed   i n   ea c h   b o x   is   d en o ted   b y   n   ( M,   r )   w h ic h   w il l  t h e n   b e  u s ed   to   d eter m in e  Q  ( M,   r )   as  t h e  p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   ea ch   v alu e  i n   t h e  b o x   o b tain ed   f r o m   th e  d is tr ib u tio n   o f   di s tr ib u tio n   p er   p ix el   b y   t h e   m a x i m u m   to tal  n u m b er   o f   T h e  co u r s e  o f   t h e  b o x   is   d en o ted   b y   N   ( r ) .   Fu r t h er m o r e,   th ese  t w o   d is tr ib u tio n s   w ill b e  p r o ce s s ed   b y   t h e  f o llo w in g   f o r m u la:     = ∑ 2 Q ( , r ) − [ ∑    ( , ) ] 2 [   ∑  ( , ) ] 2 )            ( 1 )       W ith :   Λ(  r   )     :  L ac u n ar it y   w it h   b o x   s ize  r .   M    : T h e  m a s s   o f   ea c h   p ix el  t h at  t h e  b o x   p ass es.   Q( m , r )   : p r o b a b ilit y   o f   M  i n   r - s q u ar e.     DB C   m et h o d   th at  w as  d ev el o p ed   b ased   o n   th e  p r ev io u s   m et h o d   o f   L ac u n ar it y   is   Gli d in g   B o x   m e th o d ,   co m m o n l y   u s ed   to   ca lc u late   t h e  v al u e  o f   L ac u n ar it y   i n   b i n ar y   i m ag e.   T h e  DB C   m et h o d   w a s   f ir s t   in tr o d u ce d   b y   Do n g     o n   th e  p r o p o s ed   es ti m ated   f r ac tal  d i m en s io n s   o f   Sar k ar   an d   C h au d h u r i  .   I n   g en er al,   L ac u n ar it y   ca lcu latio n   u s i n g   DB C   m eth o d   is   d o n e  o n   s e v er al  w i n d o w   an d   b o x   s izes   [ 9 ] .   A   cu b e  w i t h   r   x   r   x   r   s ize  ( r   =   3 , 5 , 7 ,   . . . )   is   p lace d   a b o v e  th e  t o p   lef t  co r n er   o f   th e  i m a g e  w i n d o w   w i th   t h e  s ize  W   x   W .   F o r   ea ch   r x r x r - s ized   B o x ,   th e  m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   v al u es   o f   p i x els  in   th e  b o x   w ill  b e  Val u e  o f   u   an d   v .   F u r th er m o r e  f r o m   th e   d ata  w ill b e  o b tain ed   th e  r elati v e  len g t h   o f   t h e  co lu m n ,   a s   f o l lo w s :       ( , ) = − − 1             ( 2 )       W h er e  i a n d   j   ar e  im ag e  co o r d in ates.     =   ∑ , ( , )             ( 3 )     W ith :   Mr   : M ass   f r o m   g r a y s ca le  i m a g e.   n r   ( i,j )   : Relati v e  h ei g h t o f   t h e  co lu m n   w it h   th e  co o r d in ates i,   j .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C o n ten t B a s ed   I ma g e   R etri ev a l U s in g   La cu n a r ity  a n d   C o lo r   Mo men ts …   ( I   Gu s ti A yu   Tr iw a yu n i )   245   C o lo r   Mo m e n t s   is   a  m et h o d   u s ed   to   d is tin g u is h   i m ag e s   b ase d   o n   th eir   co lo r   f ea tu r e s .   T h e  b asis   o f   t h is   m et h o d   is   t h e  as s u m p tio n   t h at  t h e  c o lo r   d is tr ib u tio n   i n   a n   i m ag e   ca n   b e  e x p r ess ed   as  a   p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n .   T h er ef o r e,   th e  r esu lti n g   ac c u r ac y   is   co n s tan t  ev e n   th o u g h   t h e  i m a g e  s ize  c h an g e s   [ 1 0 ] .   C o lo r   Mo m e n ts   ar e   ca lled   co m p ac t  b ec au s e  t h e y   c an   co m p r ess   co lo r   i m ag e  i n f o r m atio n   i n to   m u lt ip le  v al u es.  T h is   co lo r   ex tr ac to r   d o es  n o t  r eq u ir e  q u an tizatio n   in   p r e - p r o ce s s   s tag e s   b ec au s e  C o lo r   Mo m e n ts   o n l y   s to r es  th e  d o m in a n t  f ea tu r e   o f   co lo r   d is tr ib u tio n   in   t h e  d atab ase.   T h is   m et h o d   u s es  t h r ee   m ai n   m o m e n ts   o f   co lo r   i m a g e  d is tr ib u tio n ,   ie  m ea n ,   s tan d ar d   d ev iatio n ,   a n d   s k e w n es s ,   s o   th i s   m et h o d   y ie ld s   th r ee   v al u es  f o r   ea ch   co lo r   co m p o n e n t   [ 1 1 ] .  T h ese  th r ee   m o m en t s   ca n   b e  d ef i n ed   as f o llo w s :     =   1 ∑ = 1           ( 4 )   = √   1 ∑ (  = 1 − ) 2 )     ( 5 )   = √   1 ∑  −   = 1 3 ) 3 )   ( 6 )     W ith :   E   : M ea n .     : Stan d ar d   d ev iatio n .   S   : Sk e w n es s .   N   : N u m b er   o f   p i x els.   i   : Cu r r en t c o m p o n e n t c o lo r   in d ex   ( ex a m p le:  1   =  H,   2   =  S,  3   =   V) .   j   : T h e  o r d er   o f   p ix els.   P _ i j   : D ef i n es t h e  i - th   v al u e  o f   t h e  co lo r   co m p o n en t o n   j - th   i m a g e  p ix els.     Data   s i m ilar it y   i s   t h e  r elat io n s h ip   o f   t h e  s i m ilar it y   o r   p r o x i m it y   o f   t h e  d is ta n ce   m ea s u r e m en t  b et w ee n   t w o   d ata  o b j ec ts .   T h e  d eg r ee   o f   s i m ilar it y   in   t h e  f o r m   o f   a  v a lu e  ( s co r e)   a n d   b ased   o n   t h e   v al u e  o f   t w o   d ata  o b j ec ts   w ill  b e  s aid   to   b e  s i m ilar   o r   n o t.  T h e  v alu e  o f   t h e  m ea s u r e m e n t  d ata  s i m ilar it y   w il l  b e  g r ea ter   if   th e   co m p ar ed   o b j ec ts   m o r e  s i m ila r   o r   s i m ilar .   W h ile  d ata  d is s i m ilar it y   i s   t h e  le v el  o f   in eq u a lit y   o f   m ea s u r e m e n t   b et w ee n   t w o   d ata  o b j ec ts .   T h e  v al u e  o f   d ata  d is s i m ilar it y   m ea s u r e m e n t  w ill  b e  lo w er   i f   th e  co m p ar ed   o b j ec t   is   m o r e  s i m ilar   .   T h e  d is tan ce   u s ed   in   t h i s   r esear ch   is   ec l u d ie n   d is ta n ce   [ 1 2 ] .        = √ ∑ (  −  ) 2 = 1   ( 7 )     Si m i lar   i m a g es o f   th e  p r o ce s s   ar e  an al y ze d   f o r   ac cu r ac y   u s in g   p r ec is io n .   E x a m p le:  A S ( I m ag e  r etr iev ed )   =  3 ,   A U  ( i m a g e  r etr iev ed   r elev a n t) =  1 0 .       Pr e c ision =         100% =   3 10     100% = 30   %   ( 9 )       3.   RE SU L T S   AND   A N AL Y SI S   I m ag e  p r o ce s s i n g   p r o ce s s   i s   d iv id ed   in to   t w o   d ata  in s er tio n   an d   q u er y   p r o ce s s in g   p r o ce s s .   T h er e  is   a  k n o w led g e  b ase  o n   th e   C B I R   s y s te m   t h at  i s   a  tr ai n in g   d at a  co n s is tin g   o f   a  s e t  o f   v ec to r s   ch ar ac ter is t ic  o f   tex t u r es a n d   co lo r s   th at  h av e  b ee n   d ef i n ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8   :   243   –   2 48   246   C i t r a   q u e r y gra y s c a l e E k s t r a k s i   L a c u n a r i t y K o n v e r s i   k e   H S V M a t r i k s   H , S ,  d a n   V E k s t ra k s i   C o l o r   M o m e n t s K o n v e rs i   k e   H S V M a t ri k s   H , S ,  d a n   V E k s t ra k s i   C o l o r   M o m e n t s P e m b a n g u n a n   ba s i s   pe n ge t a hu a n S i m i l a ri t y   d a n   ra n k i n g C o m p u t a t i o n Q U E R Y   P R O C E S S I N G S i m i l a r i t y   d a n   r a n k i n g C om pu t a t i on gra y s c a l e E k s t r a k s i   L a c u n a r i t y D a t a   I n s e r t i o n     Fig u r e  2 .   S y s te m   w o r k f lo w       T h e  test   w as  co n d u cted   to   d eter m in e  t h e  ef f ec t  o f   co m b in at i o n   o f   co lo r   an d   tex tu r e  f ea t u r e s   in   i m a g e  r etr iev al  p er f o r m a n ce .   E ac h   test   p er f o r m ed ,   ca lc u lated   it s   p r ec is io n   v al u e  ( ca n   b e  c alled   th e  v alu e  o f   ac cu r ac y ) .   T h e  p r ec is io n   v alu e  u s ed   is   th e  a v er ag e  p r ec is io n   v al u e  o f   all  t h e  i m a g es  te s te d   in   a  class .   T h e  test   r esu lt s   ar e  s h o w n   in   T ab le  1 .   T ests   o n   th e  co m b in atio n   o f   th e  C o lo r   Mo m e n t s   m e th o d s   T ab le  1 ,   it  is   k n o w n   t h at  t h e   p r ec is io n   v alu e s   th at  h a v e  b ee n   a v er a g ed   in   ea c h   clas s   o f   1 0   class e s ,   w i th   th e   s m alle s t  ac c u r ac y   r esu lt s   s h o w ed   3 5 %  ac n e  g r ad e  an d   th e   h ig h est   r e s u lt s   o b tai n ed   n u m m m u lar ,   u r ticar ia  an d   v itti lig o   g r ad es   with   a n   ac cu r ac y   o f   1 0 0   %.  Ur ticar ia  an d   v itt ili g o   class es   h av e   th e   h ig h es t  p r ec is io n   v al u es   b et w ee n   t h e  o th er   i m a g e  cla s s es   b ec au s e  th e  i m ag e s   in   th e  n u m m m u lar ,   u r ticar ia  an d   v it tili g o   class es  h a v e  al m o s t  eq u al  co lo r   v ar i atio n s   o f   b o th   o b j ec t  an d   b ac k g r o u n d   co lo r .   W h ile  th e  ac n e  cla s s   h a s   a  co m p lex   b ac k g r o u n d   th at  a f f ec ts   t h e  r esu lt s   o f   th e  ex tr ac t io n   p r o ce s s .       T ab le  1 .   T est r esu lts   o f   C o lo r   Mo m en t s     No   C l a ss   P r e c i ssi o n   1   A c n e   3 5 %   2   A c r o p u st u l o si s   5 3 %   3   A l o p e c i a   7 0 %   4   D e r mat i t i s   8 8 %   5   H e man g i o ma   5 3 %   6   I c h t h y o si s   9 0 %   7   M o l l u scu m   5 0 %   8   N u mm u l a r   1 0 0 %   9   U r t i c a r i a   1 0 0 %   10   V i t t i l i g o   1 0 0 %       T ab le  2 .   T est r esu lts   o f   L ac u n ar it y     No   C l a ss   P r e c i ssi o n   1   A c n e   1 0 %   2   A c r o p u st u l o si s   1 5 %   3   A l o p e c i a   1 5 %   4   D e r mat i t i s   2 5 %   5   H e man g i o ma   2 3 %   6   I c h t h y o si s   1 3 %   7   M o l l u scu m   1 0 %   8   N u mm u l a r   2 5 %   9   U r t i c a r i a   1 3 %   10   V i t t i l i g o   2 5 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C o n ten t B a s ed   I ma g e   R etri ev a l U s in g   La cu n a r ity  a n d   C o lo r   Mo men ts …   ( I   Gu s ti A yu   Tr iw a yu n i )   247   T ests   o n   th e   L ac u n ar it y   m eth o d   T ab le  2 ,   w ith   th e   s m alle s t   ac cu r ac y   r e s u l t  s h o w ed   1 0 %  ac n e  a n d   m o llu s c u m   clas s   an d   th e  h i g h est  r e s u l t  w as   o b tain ed   d er m atiti s ,   n u m m u lar   an d   v itt ili g o   clas s   w it h   2 5 %   ac cu r ac y .   T h is   is   b ec a u s e  th e   i m a g e ' s   s i m ilar it y   to   th e  tex t u r e  is   af f ec ted   b y   th e   d ec o m p o s itio n   le v el  o f   a n   i m a g e.       T ab le  3 .   T est r esu lts   C o m b in a tio n   o f   L ac u n ar it y   an d   C o lo r   Mo m en t s   No   C l a ss   P r e c i ssi o n   1   A c n e   1 8 %   2   A c r o p u st u l o si s   2 5 %   3   A l o p e c i a   6 0 %   4   D e r mat i t i s   5 5 %   5   H e man g i o ma   2 3 %   6   I c h t h y o si s   5 3 %   7   M o l l u scu m   2 8 %   8   N u mm u l a r   1 5 %   9   U r t i c a r i a   2 5 %   10   V i t t i l i g o   2 0 %       I n   T ab le  3 ,   a  tw o - f ea tu r e  co m b in atio n   te s t  y ield ed   th e  s m all est  ac cu r ac y   i n   t h e  1 5 %  n u m m u lar   class   an d   th e  h ig h es t r esu l t o b tain ed   b y   t h e  alo p ec ia  class   w it h   a n   ac cu r ac y   o f   6 0 %.           Fig u r e  2 .   Gr ap h   o f   P er ce n tag e       Fig u r e  2   is   t h e  p er ce n ta g e  g r ap h   o f   th e   C o lo r   Mo m e n ts ,   L ac u n ar it y   a n d   C o m b i n atio n   Me t h o d s ,   s h o w i n g   t h e  p r ec is io n   v al u es  th at  h a v e  b ee n   av er a g ed   o n   ea ch   class   o f   1 0   class es,  w it h   th e  s m alle s t  p r ec is io n   v alu e   o f   3 5 %  ac n e  g r ad e  a n d   th e  h ig h es t  r es u lt  o b tain ed   b y   n u m m m u lar ,   u r ticar ia  a n d   v i t tili g o   cla s s es   w it h   1 0 0 %  p r ec is io n   v al u e.   T h e  p e r ce n tag e  d if f er e n ce   is   o b tain e d   b ec au s e  th e  i m a g es  in   t h e  n u m m m u lar ,   u r ticar ia  an d   v itti lig o   cla s s es  h a v e  al m o s t  th e  s a m e  co lo r   v ar iatio n s   as  o b j ec t  c o lo r   an d   b ac k g r o u n d   co lo r   w h ile  t h e   ac n e  class   h as  a  co m p le x   b ac k g r o u n d   th at  a f f ec ts   t h e  e x tr ac tio n   p r o ce s s .   L ac u n ar it y   m eth o d ,   w ith   t h e   s m al lest   ac cu r ac y   o f   ac n e  a n d   m o ll u s c u m   1 0 %  an d   t h e  h i g h e s t  r esu lts   o b tain ed   class   d er m atiti s ,   n u m m u lar   an d   v itti lig o   w it h   2 5 %  p r ec is s io n   v al u e.   T h e  d i f f er e n ce   is   ca u s ed   b y   t h e  s i m ilar it y   o f   t h e  i m ag e  to   t h e  tex t u r e  is   af f ec ted   b y   th e  d ec o m p o s iti o n   lev el  o f   a n   i m a g e.   T h e  s ec o n d   co m b i n atio n   o f   co m b in at io n s   o f   L ac u n ar it y   an d   C o lo r   Mo m en t s   Me t h o d s   is   th e  s m a lles t  p r ec is io n   r esu l t  in   t h e  ac n e  a n d   m o ll u s c u m   c lass es  o f   1 8 %  an d   th e  h i g h est  y ield   i n   th e  cla s s   o f   d er m atiti s ,   n u m m u lar   a n d   v it tili g o   w it h   a  p r ec is io n   v alu e  o f   6 0 %.       4.   C O NCLU SI O N   T h e  C B I R   tech n iq u e   ap p lied   to   th e  d ev elo p ed   ap p licatio n   i s   to   s ea r ch   f o r   i m a g e s   t h at  h av e  s i m ilar itie s   w it h   t h e  s p ec i f ic  i m a g e   cr iter i a  o f   a  s et  o f   i m a g es  b y   p er f o r m i n g   a  co m p ar i s o n   b et w ee n   t h e  q u er y   i m a g e  a n d   th e  i m a g e  p r ese n t  i n   t h e  d atab ase  b ased   o n   th e   i m ag e   co n te n t  i n f o r m atio n .   I m a g e  r etr ie v a l  u s in g   1 0 0   tr ai n in g   d ata  an d   4   s k in   d is ea s e   s k i n   t est  d ata  w it h   L ac u n ar it y   a n d   C o lo r   Mo m e n ts   Me t h o d   f o r   it s   f ea tu r e   ex tr ac tio n .   B ased   o n   th e  r esu lts   o f   ex p er i m en ts   an d   an a l y s is   o f   r esear c h   o n   th e  ap p licatio n   o f   b o th   m eth o d s   in   t h e  C B I R   ap p licatio n   ca n   b e  d r aw n   co n clu s io n   th at  i s ,   th e  ap p licatio n   p er f o r m a n ce   r esu lt s   ar e  v er y   g o o d   if   u s i n g   C o lo r   Mo m en t s   Me th o d   to   r ea c h   1 0 0 % a cc u r ac y   a n d   d ec r ea s ed   ap p licatio n   p er f o r m a n ce   in   L ac u n ar it y   Me t h o d   w it h   th e  h i g h e s t  ac c u r ac y   p er ce n ta g e  o f   2 5 %  .   P er f o r m a n ce   w h e n   b o th   m eth o d s   ar e  co m b i n ed   th at   is   t h e  r es u lt   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  9 ,   No .   1 ,  J an u ar y   201 8   :   243   –   2 48   248   ac cu r ac y   o f   6 0 %.  C o m b in at io n   o f   s i m i lar it y   e x tr ac tio n   ca lc u latio n   Me th o d s   C o lo r   Mo m e n ts   a n d   L ac u n ar it y   h av e  b etter   ap p licatio n   ac cu r a c y   co m p ar ed   to   tex tu r e  f ea tu r e   ex tr ac tio n   o n l y .       RE F E R E NC E S     [1 ]   L .   X ia,  Z.   P e n g ,   A .   Ca i,   a n d   H.   W a n g ,   “ M e d ica l  Im a g e   R e tri e v a l  Ba se d   o n   S h a p e   F e a tu re s  in   DCT   Do m a in , ”   T e lko mn ika   I n d o n e sia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  E n g i n e e rin g . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 1 6 – 1 1 2 4 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   N.  Ja in ,   S .   S h a rm a ,   R.   M .   S a ira m ,   a n d   S .   Ra m ,   “ Co n ten t   Ba se d   Im a g e   Re tri e v a l  u sin g   Co m b in a ti o n   o f   Co l o r  ,   S h a p e   a n d   T e x tu re   F e a tu re s,” n o .   1 ,   2 0 1 3 .   [3 ]   M .   N.  Ba rro s  F il h o   a n d   F .   J.  a   S o b re ira,  “ A c c u ra c y   o f  lac u n a rit y   a lg o rit h m s  in   Tex tu re   Clas si f i c a ti o n   o f   h ig h   sp a ti a l  re so lu ti o n   im a g e s  f ro m   u rb a n   a re a s,”  T h e   In ter n a ti o n a l  Arc h ive s  o f  th e   Ph o t o g ra mm e try ,   R e mo t e   S e n sin g   a n d   S p a t ia l  I n f o rm a ti o n   S c ien c e s. ,   n o .   3 6 ,   p p .   4 1 7 – 4 2 2 ,   2 0 0 8 .   [4 ]   C.   Yo u n e ss ,   E.   A .   Kh a li d ,   O.  M o h a m m e d ,   a n d   A .   Bra h i m ,   “ Ne w  M e th o d   o f   Co n ten t  Ba se d   I m a g e   Re tri e v a l  b a s e d   o n   2 - D  ES P RIT   M e th o d   a n d   th e   G a b o r  F il ters , ”   T e lko mn ik a   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l  E n g in e e rin g . ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 1 3 – 3 2 0 ,   2 0 1 5 .   [5 ]   M .   Ya s m in ,   M .   S h a rif ,   I.   Iru m ,   a n d   S .   M o h si n ,   “ A n   e ff icie n t  c o n ten t  b a se d   im a g e   re tri e v a l  u sin g   EI  c las si f ica ti o n   a n d   c o l o r  f e a tu re s,”  J o u rn a l  o f  Ap p li e d   Res e a rc h   a n d   T e c h n o lo g y . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   5 ,   p p .   8 7 7 – 8 8 5 ,   2 0 1 4 .   [ 6]   I  Ke tu t   G e d e   Da r m a   P u tra   a n d   Erd iaw a n ,   “ Hig h   P e rf o rm a n c e   P a lm p rin t  Id e n ti f ica ti o n   S y ste m   Ba se d   On   Tw o   Dim e n sio n a l  G a b o r,   ”   T e lko m n ik a   In d o n e sia n   J o u r n a l   o f   El e c trica l  En g in e e rin g ., p p .   3 0 9 – 3 1 8 ,   2 0 1 0 .   [7 ]   S .   W .   M y in t,   V .   M e se v ,   a n d   N.  L a m ,   “ Urb a n   tex tu ra l  a n a l y sis   f r o m   re m o te   se n so r  d a ta:  Lac u n a rit y   m e a su re m e n ts  b a se d   o n   th e   d if f e r e n ti a l  b o x   c o u n ti n g   m e th o d , ”   Ge o g ra p h ica l  An a lys is.   De p a rtme n t  o f  Ge o g ra p h y . ,   v o l.   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 1 – 3 9 0 ,   2 0 0 6 .   [8 ]   M .   M u c h tar,   N.  S u c iati,   a n d   C.   F a ti c h a h ,   “ F ra c tal  Dim e n sio n   a n d   L a c u n a rit y   Co m b in a ti o n   f o r  P lan t  L e a f  Clas sif ic a ti o n , ”   J u rn a l  Ilm u   Ko m p u ter   d a n   In f o rm a si. ,   v o l.   9 ,   n o .   2 ,   p .   9 6 ,   2 0 1 6 .   [9 ]   P .   Do n g ,   “ T e st  o f   a   N e w   L a c u n a rit y   Esti m a ti o n   M e th o d   f o r  Im a g e   T e x tu re   A n a l y sis , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Rem o te S e n si n g . ,   v o l.   2 1 ,   n o .   1 7 ,   p p .   3 3 6 9 – 3 3 7 3 ,   2 0 0 0 .   [1 0 ]   A .   S a m e ri y a ,   “ Co n ten t - Ba se d   Im a g e   R e tri e v a l  u sin g   Co lo r  M o m e n ts  ,   W a v e let  M o m e n ts  &   S V M   Clas sif ier,”  In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  Di g it a l  A p p li c a ti o n   &   Co n tem p o ra ry   re se a rc h ,   v o l.   2 ,   n o .   1 1 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]   N.  Ke e n ,   “ Co lo r   m o m e n ts, ”   S c h o o l  Of  I n fo rm a ti c s,  Un ive rs it y   Of  Ed in b u r g h ,   p p .   3 – 6 ,   2 0 0 5 .   [1 2 ]   D.  P u tra,   Pen g o l a h a n   Ci tra   Di g it a l .   Yo g y a k a rta:  A n d i  Off s e t,   2 0 1 0 .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.