I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 1 8 ,   p p .   3 7 7 8 ~ 3 7 8 3   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 5 . p p 3 7 7 8 - 378 3           3778       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 / I JE C E   CBI R   of   Ba ti k   I m a g es   using   M i c r S tr u ctu r e   D es cr ipt o r     on  A n dr oi d       Ag us   E k o   M ina rno 1 ,   Yuda   M un a rk o 2 ,   Arr ie  K urnia w a r dh a ni 3   1 ,2 Un iv e rsitas   M u h a m m a d i y a h   M a lan g ,   M a lan g ,   In d o n e sia   3 Un iv e rsitas   Isla m   In d o n e sia ,   Yo g y a k a rta,  In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 4 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   3 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma y   7 ,   2 0 1 8     Ba ti k   is   p a rt   of   a   c u lt u re   th a t   h a s   lo n g   d e v e lo p e d   a n d   kn o wn   by   th e   p e o p le   of   In d o n e sia   a n d   th e   w o rld .     H o w e v e r ,   th e   kn o w led g e   is   o n ly   on   th e   n a m e   of   b a ti k ,   not   at   a   m o re   d e tailed   l e v e l,   su c h   as   ima g e   c h a ra c teristic   a n d   b a ti k   m o ti f s.   Ba ti k   m o ti f   is   v e r y   d i v e r se ,   di f f e re n a re a s   h a v e   th e ir   o wn   m o ti f s   a n d   p a tt e rn s   re late d   to   lo c a l   c u sto m s   a n d   v a lu e s.   T h e re f o re ,   it   is  i m p o rtan t   to   in tro d u c e   kn o w led g e   a b o u t   b a ti k   m o ti f s   a n d   p a tt e rn s   e f fe c t i v e l y   a n d   e f f icie n tl y .   S o ,   we   b u il d   CBIR   b a ti k   u sin g   M icro - S tru c tu re   De sc rip to r   (M S D)   m e th o d   on   A n d ro i d   p latf o rm .   T h e   d a ta   u se d   c o n siste d   of   3 0 0   im a g e s   w it h   50   c las se s   w it h   e a c h   c las s   c o n sists   of   six   i m a g e s.   P e rf o rm a n c e   tes t   is   h e ld   in   th re e   sc e n a rio s,   w h ich   th e   d a ta   is   d i v id e d   as   tes t   d a ta   a n d   d a ta   train ,   w it h   t h e   ra ti o   of   sc e n a rio   1   is   5 0 % :   5 0 % ,   sc e n a rio   2   is   7 0 % ,   3 0 % ,   a n d   sc e n a rio   3   is  8 0 % :   2 0 % .   T h e   b e st   re su lt s   a re   g e n e ra ted   by   sc e n a rio   3   w it h   p re c isio n   v a lu r   6 5 . 6 7 %   a n d   re c a ll   v a lu e   6 5 . 8 0 % ,   w h ich   in d i c a tes   th a t   th e   u se   of   MSD   on   t h e   a n d ro i d   p latf o rm   f o r   CBIR b a ti k   p e rf o r m s   we ll .   K ey w o r d :   An d r o id   B atik   C B I R   Mic r o - s tr u c tu r e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o 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 rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ag u s   E k o   Mi n ar n o ,   Un i v er s ita s   Mu h a m m ad i y a h   Ma lan g ,   J l.  R a y T lo g o m a s   2 4 6   Ma lan g ,   I n d o n esia.   ( 0 3 4 1 )   4 6 4 3 1 8   E m ail:  a g u s ek o @ u m m . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N     B atik   is   o n o f   I n d o n e s ian   c u ltu r th at  i s   r ec o g n ized   as  w o r ld   h er itag e.   I n   ter m s   o f   lan g u ag e,   b ati k   co m e s   f r o m   th e   m er g er   o f   t wo   w o r d s   n a m el y   a m b a”   w h ic h   m ea n s   ar ea   a n d   “n iti k ”  w h i ch   m ea n s   p o in t.  So ,   lin g u i s tical l y ,   b atik   i s   s er ies   o f   p o in ts   [ 1 ] - [ 3 ] .   I n d o n esia  h as  w id r an g o f   b atik   m o ti f s   a n d   p atter n s .   I n   f ac t,  b ati k   m o ti f s   d ep ict  t h c h ar ac ter s   a n d   c u s to m s   alo n g   w it h   th e   n o b le  v al u es   o f   ea ch   lo ca ar ea   [ 4 ] - [ 7 ] .   T h is   k n o w led g n ee d s   to   b in tr o d u ce d   to   th g en er al  p u b lic  th r o u g h   a n   ea s il y   ac ce s s ib le  ap p licatio n .   Sev er al   s tu d ie s   o n   b a tik   h av b ee n   p r o p o s ed ,   s u ch   as  th C o n te n B ased   I m a g R etr ie v al  ( C B I R )   tech n iq u f o r   r etr iev in g   b ati k   i m a g e s   u s i n g   C o lo r   Di f f er en ce   His to g r a m   ( C DH)   [ 8 ] ,   en h a n ce d   m icr o - s tr u ct u r d escr ip to r   [ 9 ] ,   Mu lti  T ex to n   C o - Occ u r r e n ce   De s cr ip to r   [ 1 0 ] ,   Mu lti  Str u ctu r e   Co - o cc u r r en ce   Descr ip to r   [ 1 1 ] ,   im p r o v ed   co m p leted   r o b u s lo ca b in ar y   p atter n   [ 1 2 ] ,   T ex tu r Fu s io n   [ 1 3 ] .   Ho w e v er ,   all  th o s s t u d ies  ar b u ild   f o r   d esk to p .   I n   th i s   s t u d y ,   b atik   i m ag r etr ie v al  ap p licatio n   is   tr ied   to   b u ild   in   an d r o id   p latf o r m .     C o n te n B a s ed   I m a g R etr ie v al  ( C B I R )   is   o n o f   ac tiv r esear ch   n o w d a y s ,   th u s   t h er ar lo o f   tech n iq u es   p r o p o s ed   to   s ee k   th r i g h m et h o d   [ 1 4 ] - [ 1 7 ] .   T ec h n iq u es   i n   C B I R ,   b it   C DH   an d   o t h er   tech n iq u es,  s u c h   as  tex to n   c o - o cc u r r en ce   m a tr ix ,   m u l ti - te x to n s   h i s to g r a m ,   a n d   m icr o - s tr u ctu r d escr ip to r ,   d ep en d   o n   th f ea tu r e x tr ac ti o n   p r o ce s s   [ 8 ] - [ 1 3 ] .   T y p es  o f   f ea t u r es  ca n   v ar y ,   s u c h   as  co lo r ,   tex tu r e,   an g le,   an d   s h ap f ea t u r es.  An   ex a m p le  f o r   th co lo r   f ea tu r is   g r a y   lev el  co - o cc u r r en ce   m atr ix   ( GL C M)   th at   ex tr ac ts   f ea t u r es  b ased   o n   g r a y   i n ten s it y   b y   ch a n g in g   t h i m a g co lo r   to   g r a y   s ca le  [ 1 8 ] - [ 2 0 ] .   Fu r th er ,   an   ex a m p le  f o r   th ed g f ea tu r e   is   th u s o f   t h So b el  o r   Pre w itt  o p er ato r ,   w h ic h   i n   s o m ca s es  t h So b el  o p er ato r   p r o v id es  b etter   p er f o r m an ce   [ 2 1 ] - [ 2 3 ] .   An   ex a m p l o f   f ea tu r te x t u r is   th u s e   o f   tex to n   p r o p o s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       C B I R   o f B a tik  I ma g es   u s in g   Micr o   S tr u ctu r Descri p to r   o n   A n d r o id   ( A g u s   E ko   Min a r n o )   3779   b y   J u le s [ 2 4 ] .   I n   p r ac tice,   C B I R   o f ten   in co r p o r ates  s ev er a t y p es  o f   f ea t u r es  in   o r d er   to   o b tain   s atis f ac to r y   r esu lt s ,   f o r   ex a m p le  m er g in g   t ex tu r e   an d   co lo r   f ea t u r es  o r   e d g an d   co lo r   f ea t u r es   [ 1 2 ] .   On o f   t h co m b in ed   f ea t u r ex tr ac t io n   m et h o d s   t h at  h a s   b ee n   p r o v en   to   p r o v id s ati s f ac to r y   r es u lts   f o r   C B I R   b atik   is   t h e   Mic r o - Stru ct u r Descr ip to r   ( MSD)   [ 9 ] .   T h u s ,   M SD  i s   c h o s e n   in   th i s   s tu d y   to   b u lid   b atik   i m a g r etr ie v al  ap p licatio n   in   an d r o id   p latf o r m         2.   T H E   D A T A S E T     In   th is   r esear c h ,   b ati k   i m ag e   d ataset   w as   co llected   t h r o u g h   50   ty p es   of   b atik   clo t h .   F or   ea ch   t y p e   of   f ab r ic,   s ix   i m a g es   w er e   r an d o m l y   p h o to g r ap h ed ,   t h en   r esiz ed   at   1 2 8 x 1 2 8   pi x els   in   J P E G   f o r m at.   T h u s ,   t h e   to tal   n u m b er   o f   i m a g es   in   th e   d ataset   is   3 0 0   an d   co n s is t s   of   50   class es.   An   e x a m p le   of   b atik   i m ag e   is   s h o wn   in   Fi g u r e   1.   In   g en er al,   th er e   ar e   t w o   p atter n s   of   b atik   dr a w in g s ,   g eo m etr ic   a n d   n o n - g eo m etr ic   p atter n s   [ 1 2 ] .   Data s et  is   a v ailab le  d o w n lo ad   at  h ttp s :/ /g i th u b . co m /a g u s ek o m i n ar n o /b ati k .           Fig u r e   1.   T h e   e x am p le   of   b ati k   i m a g e s       3.   M I C R O - ST R U C T U R E   D E S C R I P T OR   ( M S D )   T h e   e x tr ac tio n   p r o ce s s   u s ed   w as   Mic r o - S tr u ct u r e   Descr ip to r   m et h o d   w h ich   is   a   f ea t u r e   e x tr ac tio n   tech n iq u u s i n g   t e x to n .   In   t h is   e x tr ac tio n ,   f r o m   ea c h   b ati k   i m a g e,   a   h is to g r a m   w as   g e n er ated   w h ic h   is   a   v ec to r   v alu e   f o r   co lo r   f ea tu r es   an d   ed g e   o r ien tatio n .     3 . 1 .   T he   e xt r a ct i o n   of   co lo r   fe a t u r e     T h e   m o s t   p o p u lar   co lo r   s y s t e m   is   R GB ,   w h er e   R GB   s t an d s   f o r   r ed ,   g r ee n ,   b lu e.   T h e   co lo r s   f o r m ed   o n   th e   R GB   s y s te m   ar e   th e   r es u lt   of   a   m ix t u r o f   p r i m ar y   co lo r s   r ed ,   g r ee n ,   an d   b lu e,   b ased   on   ce r tain   co m p o s i tio n s .   H o w e v e r ,   in   th e   w o r ld   of   i m a g e   p r o ce s s i n g ,   in   ad d itio n   to   R GB   th er e   is   HSV   w h ic h   is   also   p o p u la r .   H   in   HSV   is   H u w h ic h   e x p r ess es   t h e   ac tu al   co lo r s ,   s u ch   as   r ed ,   v io let,   a n d   y ell o w ,   w h ic h   ar e   u s ed   to   d eter m in e   r ed n es s ,   g r ee n n e s s ,   etc.   F u r th er m o r e,   S   is   Satu r atio n ,   ie   p u r it y   or   co lo r   s tr en g t h .   Fin a ll y ,   th e   V   f o r   V alu e   in d icate s   t h e   b r i g h tn e s s   of   t h e   co lo r   w ith   a   r a n g e   of   v al u es   b et w ee n   0 %   to   1 0 0 %,   w h er e   0%   w i ll   p r o d u ce   p u r el y   d ar k   co lo r ,   w h ile   t h e   la r g er   v a lu e s   w ill   p r o d u ce   b r ig h ter   co lo r s   a n d   n e w   v ar iatio n s   of   co lo r s .   In   th is   s t u d y ,   t h e   co lo r   s y s te m   u s ed   is   HS V ,   w h er e   t h e   co lo r   w as   q u a n tized   to   7 2   co lo r s   w it h   d etails   o f   H   as  m u c h   as  3   b in ,   S   as  m u c h   as  3   b in ,   an d   V   as  m u ch   as  8   b in .   T h u s ,   th to t al   co lo r   o b tain ed     is   3 x 3 x 8   =   72   co l o r s .     3 . 2 .   T he   e xt r a ct i o n   of   edg e   o ri e nt at i o n   featu r e   T h e   ed g e   o r ien tatio n   h as   a   s tr o n g   i n f l u e n ce   on   i m ag e   p e r ce p tio n .   T h er e   ar e   ma n y   m eth o d s   f o r   d etec tin g   ed g f ea t u r es,   in   th i s   r esear ch ,   ed g e   d etec tio n   w as   d o n e   w it h   a   s o b el   o p er ato r .   T h is   is   b ec au s e   it   h as   th e   ab ilit y   to   r ed u ce   n o is e   b ef o r e   p er f o r m in g   ed g e   d ete ctio n   ca lcu latio n s .   T h is   ca p ab ilit y   pr o v id es   b etter   r esu lt s   w h e n   co m p ar ed   to   g r ad ien t o p er ato r s   or   o th er   ed g e   ap p r o ac h   m et h o d s ,   so   it   is   co n s id er ed   m o r e   e f f icie n t   an d   s i m p le   [ 7 ] .   T h e   ca lcu latio n   on   t h e   s o b el   o p er ato r   is   d o n e   by   w ei g h i n g   th e   pi x els   clo s er   to   th e   ce n ter   of   th e   w i n d o w .   T h u s ,   th e   i n f lu e n ce   of   n e ig h b o r in g   pi x el s   w ill   di f f er   ac co r d in g   to   t h eir   lo ca tio n   to   th e   p o in t   w h er e   th e   g r ad ien t   is   ca lc u lated .   Gr ad ien is   t h e   r es u lt   of   m ea s u r e m e n t   of   ch a n g e   in   an   i n ten s it y   f u n ctio n   a n d   an   i m ag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   377 8     3 7 8 3   3780   can   be   vi e w ed   as   a   co llectio n   o f   s e v er al   co n t in u o u s   i n te n s it y   f u n ctio n s   of   th e   i m a g e.   T h e   r esu lt  o f   t h e   s o b el   o p er ato r   is   th en   q u a n tized   to   1 8 b in ,   s o   th at   at   th is   s ta g e   t h er e   w ill   be   18   ed g e   o r ien tatio n   f e atu r es.     3 . 3 .   T e x t o n   d et e ct i o n       Fig u r e   2   illu s tr ate s   th e   p r o ce s s   in   MSD   u s i n g   t e x to n .   T h er e   ar e   f o u r   t y p es   of   t e x to n ,   w it h   a   s ize   of   3 x 3   g r id s ,   w h ic h   ar e   u s ed   to   o b tain   m icr o - s tr u ct u r e   m ap s .   As   an   e x a m p le,   let   Fig u r e   2 ( a)   be   th e   pi x els   of   i m a g e   w it h   a   q u a n tized   ed g e   d etec tio n   v a lu e.   Usi n g   th e   e x i s tin g   t e x to n s ,   a   s ca n n i n g   p r o ce s s   of   t h e   i m a g e   is   p er f o r m ed .   F or   each   p atter n   s i m ilar   to   t e x to n s ,   t h e   pi x els   a r e   m ar k ed ,   sh o wn   in   Fig u r e   2 ( b ) .   Fig u r e   2 ( c)   is   th e   r es u lt   of   d etec tio n   th a t   alr ea d y   sh o w s   t h e   m icr o - s tr u ct u r e   p atter n .   Fi g u r e   2 ( d )   is   a   m icr o - s tr u ct u r e   m ap .   Fu r t h er m o r e,   in   o r d er   to   o b t ain ed   h is to g r a m   v alu e,   t h e   m icr o - s tr u ct u r e   m ap   is   u s ed   as   a   m a s k   to   m ar k   co n s id er ed   pi x els.   O n l y   v alu e   f r o m   co n s id er ed   pi x els   ar e   u s ed   to   co m p o s e   h i s to g r a m .   T h e   illu s tr atio n   of   th e   r esu lt   is   p r esen ted   in   Fi g u r e   3.           ( a)                                                                                                       ( b )         ( c)                                                                                                             ( d )     Fig u r e   2.   T h e   illu s tr atio n   of   t e x to n   d etec tio n       3 . 4 .   P r ec is io n   a nd   r e ca ll       In   th i s   s t u d y ,   p er f o r m a n ce   w as   m ea s u r ed   u s in g   t h e   p r ec is io n   an d   r ec all   d e fi n e d   in   E q u ati o n   ( 1 )   an d   E q u atio n   ( 2 ) :                                                                                                             ( 1 )                                                                                                                                            ( 2 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       C B I R   o f B a tik  I ma g es   u s in g   Micr o   S tr u ctu r Descri p to r   o n   A n d r o id   ( A g u s   E ko   Min a r n o )   3781       Fig u r 3 .   Me r g ed   h is to g r a m   ( c o lo r   an d   ed g e)       4.   FE A T URE  I D E N T I F I C A T I O N   P R O CE SS   ( F E A T UR E   EX T R A C T I O N )       As   alr ea d y   m e n tio n ed ,   th e   m eth o d   u s ed   f o r   f ea t u r e   e x tr ac t io n   is   MSD.   T h e   s er ies   of   p r o ce s s es   of   C B I R   b atik   i m p le m en tatio n   with   MS D   is   p r ese n ted   in   Fi g u r e   4.   T h e   in itial   s tag e   is   to   g et   th e   co lo r   f ea tu r e   by   co n v er tin g   th e   R GB   v alu e   to   t h e   H SV   v al u e.   In   ad d itio n ,   it   also   p er f o r m ed   ed g e   f ea tu r e s   e x tr ac tio n   u s i n g   t h e   So b el  o p er at o r .   T h e   s ec o n d   s tag e   is   to   q u an ti f y   t h e   v al u e   of   HS V   a n d   ed g e   o r ien tatio n ,   so   th at  o b tain ed   72   co lo r   f ea tu r es   an d   1 8   ed g e   o r ien tatio n   f ea tu r es.    H o w e v e r ,   th ese   f ea t u r es   ar e   n o t   u s ed   d ir ec tl y ,   b ut   lo o k   f o r   th e   p atter n   of   o cc u r r en ce s   u s i n g   t e x to n s ,   a n d   r esu lti n g   m icr o - s tr u c tu r e   m ap .   Us in g   th i s   m ap ,   th en   th e   i m a g e   pi x els   ar e   m a s k ed .   O n l y   m as k ed   pi x el s   ar e   co n s id er ed   f o r   h is to g r a m   v al u e,   all o w i n g   72   f ea tu r e s   r elate d   to   co lo r   an d   18   f ea tu r es   r elate d   to   ed g e   o r ien tatio n ,   so   th e   to tal  f ea tu r e s   o b tain ed   ar e   90   f ea tu r es.       B a t i k   I m a g e M er g ed   I m a g e M er g ed   Hi s t o g r a m T e x t o n   D et ec t i o n C o l o r   Hi s t o g r a m B a t i k   Im a g e S o b e l Q u a n t i z a t i o n T e x t o n   D et ec t i o n E d g Hi s t o g r a m   Hu Q u a n t i z a t i o n S a t u r a t i o n   Q u a n t i z a t i o n V a l u Q u a n t i z a t i o n     Fig u r e   4.   T h e   Mic r o - s tr u ctu r e   d escr ip tio n   p r o ce s s       Fig u r e   5   sh o ws   t h i n it ial   s tep   f o r   co lo r   f ea t u r e   e x tr ac tio n   p r o ce s s .   T h e   in it ial   i m ag e   u s ed   is   th R GB   i m a g as   sh o wn   in   F ig u r e   5 ( a) .   W h en   co n v er ted   f r o m   R GB   to   HS V ,   t h e   i m ag e   s tr u ctu r e   ch an g es,   t h e   r es u lt   can   be   s ee n   in   Fi g u r e   5 ( b ) .   In   th e   e x a m p le  i m a g e   it   ca n   be   s ee n   t h at   t h e   H u e   v alu e   te n d s   to   p r o d u ce   a   r e d   co lo r ,   an d   th e   Sat u r atio n   v al u e   d ec r ea s es.   Af ter   co n v er s io n ,   th e   v al u e   of   HS V   is   q u a n tize d ,   w h er e   th e   v a lu e   of   H   is   d i v id ed   in to   3   b in s ,   S   b ec o m e s   3   b in s ,   an d   V   b ec o m es   8   b i n s .   T h e   q u an tiza tio n   r esu lt s   also   ca u s a   ch an g e   in   th e   ap p ea r an ce   of   th e   i m ag e,   as   sh o wn   in   Fi g u r e   5 ( c) .   Fr o m   t h is   q u an t ized   im ag e,   a   72 - v ec to r   h is to g r a m   i s   o b tain ed   an d   p r esen ted   as   Fi g u r e   5 ( d ) ,   w h ich   f u r th er m o r e   r ep r esen t s   as   72   co lo r   f ea tu r es.   N e x t,   Fig u r e   6   is   t h e   f ir s t   s tep   of   t h e   ed g e   o r ien tatio n   f ea tu r e   e x tr ac tio n   p r o ce s s .   First,   th e   i m a g e   is   co n v er ted   to   g r a y   s ca le,   sh o wn   in   Fi g u r e   6 a.   N e x t,   th e   ed g e   o r ien tatio n   v a lu e   is   ca lc u lat ed   u s in g   th e   So b el   o p er ato r ,   th e   r esu lt  is   sh o w n   i n   Fi g u r 6 ( b ) .   L ast   is   t h e   p r o ce s s   of   q u an tiz in g   ed g e   o r ien t atio n   v al u es  i n to     18   b in .   T h e   q u an tizatio n   r es u lts   ar e   sh o wn   in   Fi g u r e   6 ( c) .   T h e   e x tr ac tio n   r esu lt   in   th is   p r o ce s s   i s   a   h is to g r a m   w it h   th e   n u m b er   of   v ec to r s   18,   sh o wn   in   Fig u r e   6 ( d ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   377 8     3 7 8 3   3782           ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r 5 .   T h f ea tu r ex tr ac tio n   p r o ce s s               ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r 6 .   T h f ea tu r ex tr ac tio n   p r o ce s s       5.   RE SU L T   AND   A N A L Y S I S   T esti n g   w as   d o n e   by   u s i n g   p r ec is io n   a n d   r ec all.   Me as u r e m en ts   w er e   m ad e   to   th e   i m a g es   in   t h e   d atab ase  co n tain i n g   300   b ati k   i m ag e s   cla s s i f ied   in to   50   class es,   w h er e   each   cla s s   co n s i s ts   of   6   i m a g es.   T h er e   w er e   t h r ee   test   s ce n ar i o s ,   th e   f ir s t   w as   to   d i v id e   th e   i m a g e   by   50%   of   tr ai n in g   d ata   an d   50%   of   test   d ata,   so   f o r   each   clas s ,   3   i m a g es  w er e   u s ed   as   tr ai n in g   d ata   a n d   3   i m a g es   as   test   d ata.   T h e   s ec o n d   s ce n ar io   w as   to   d i v id e   th e   i m ag e s   by   70%   of   tr ain i n g   d ata   an d   30   %   of   test   d ata,   w h er e   f r o m   ea c h   class   t h er e   w er e   4   tr ain i n g   i m a g es   an d   2   te s t   i m ag e s .   T h e   latter   w a s   to   d i v i d e   th e   d ata   in to   80%   tr ai n in g   d ata   an d   20%   test   d ata,   th er ef o r e,   f o r   each   cl ass   t h er e   w er e   5   i m a g es   u s ed   as  tr ain i n g   d ata   an d   1   i m a g e   as  test   d ata.   Fu r t h er m o r e,   th m ea s u r e m en t   o f   p r ec is io n   a n d   r ec all   v al u e s   ar p er f o r m ed   on   6   r etr i ev al s ,   8   r etr i ev als,   an d     12   r etr i ev als.   T h e   p r ec is io n   v al u e   is   sh o wn   by   T ab le   1,   w h ile   t h e   r ec all   v al u e   is   sh o wn   by   T ab le   2.   T h e   f ea tu r es   u s ed   in   th is   C B I R   ar e   co lo r   an d   ed g e   o r ien tatio n   f ea t u r es.   H o w e v e r ,   th e s e   t w o   t y p es   of   f ea t u r es  ar e   n o t   u s ed   d ir ec tl y ,   b u t,   lo o k   f o r   s p atial   co r r elatio n   b et w ee n   t h e   t w o   f ea tu r e s   to   g et   th e   h i s to g r a m   v alu e.   T h is   s p ec ial   co r r elatio n   w as   o b tain ed   by   u ti lizi n g   t h e   MSD   m et h o d   w h ic h   u s e s   t e x to n   to   f o r m   a   m a s k   or   a   m icr o - s tr u ct u r e.   Sin ce   th er e   ar e   b asically   t w o   t y p es   of   f ea t u r es   u s ed ,   th e n ,   t h e   f ea tu r e   d i m e n s io n   u s ed   is   72   c o lo r   f ea tu r es   an d   18   ed g o r ien tatio n   f ea t u r es,   s o ,   to tall y ,   th er e   ar e   90   f ea t u r es   u s ed .   T h e   C B I R   s y s te m   is   b u i lt   on   t h e   a n d r o id   p latf o r m   w it h   i n p u t   q u er ies   ta k en   w it h   t h e   ca m er a   of   th e   m o b ile   d e v ice   o r   r etr i e v ed   f r o m   t h d atab ase.   I n   ter m s   o f   ex ec u tio n   ti m e,   to   p er f o r m   f ea tu r e   e x tr ac tio n   p r o ce s s   a g ain s t   q u er y   u s i n g   MSD   an d   to   s ea r ch   f o r   s u ita b le  b atik   i m ag e   in   t h e   d ata   b ase,   it   ta k es   ab o u t     1   m in u te.   I n   ad d itio n ,   t h e   b est  p er f o r m a n ce   sh o wn   by   t h e   t est   w ith   t h e   r atio   of   tr ain i n g   d ata   co m p ar ed   to   th e   tes t   d ata   is   8 0 %:   2 0 %,   w h er e   th p r ec is io n   v al u e   is   6 5 . 6 7 %   an d   th e   r ec all   v alu e   is   7 8 . 8 0 %.       T ab le   1.   Pre cicio n   R a t e     5 0 %: 5 0 %   7 0 %: 3 0 %   8 0 %: 2 0 %   6   r e t r i ev al   3 9 . 3 3 %   5 2 . 5 0 %   6 5 . 6 7 %   8   r e t r i ev al   3 0 . 0 0 %   4 0 . 3 8 %   5 0 . 7 5 %   12   r e t r i ev al   2 0 . 0 6 %   2 7 . 0 8 %   3 4 . 0 0 %       T ab le   2.   R ec all   R a t e     5 0 %: 5 0 %   7 0 %: 3 0 %   8 0 %: 2 0 %   6   r e t r i ev al   7 8 . 6 7 %   7 8 . 7 5 %   7 8 . 8 0 %   8   r e t r i ev al   8 0 . 0 0 %   8 0 . 7 5 %   8 1 . 2 0 %   12   r e t r i ev al   8 0 . 2 2 %   8 1 . 2 5 %   8 1 . 6 0 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       C B I R   o f B a tik  I ma g es   u s in g   Micr o   S tr u ctu r Descri p to r   o n   A n d r o id   ( A g u s   E ko   Min a r n o )   3783   6.   C O N C LU S I O N   B ased   on   th e   test s   p er f o r m e d ,   it   can   be   co n clu d ed   th at   th e   C B I R   s y s te m   u s in g   MS D   ( Mic r o   Stru ct u r e   Descr ip to r )   w h ich   b ased   on   a n d r o id   p latf o r m   can   r u n   w e ll   or   e f f ec t i v el y .   Fro m   t h e   r es u lts   of   th e   r esear ch ,   th e   b est   s y s te m   p er f o r m a n ce   i s   o b tain ed   by   d i v id i n g   t h e   d ata   by   80%   or   250   of   tr ain i n g   d ata   a n d   20%   or   50   test   d ata,   w it h   6   r etr i ev als,  y ie ld in g   t h e   p r ec is io n   r ate   of   6 5 . 6 7 %   an d   th e   r ec all   r ate   of   7 8 . 8 0 %.       RE F E R E NC E   [1]   H a a k e ,   A . ,   T h e   R o l e   o S y m m e t r y   i n   J a v a n e s e   B a t i k   P a t t e r n s ,   C o m p u t e r &   M a t h e m a t i c w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   4 - 6 ,   p p .   8 1 5 - 8 2 6 ,   1 9 8 9 .   [2]   S a d d h o n o ,   K . ,   e t   a l .,   T h e   s t u d y   o P h i l o so p h i c a l   M e a n i n g   o B a t i k   a n d   K i m o n o   M o t i f t o   F o s t e r   C o l l a b o r a t i v e   C r e a t i v e   I n d u s t r y ”,   A s i a n   S o c i a l   S c i e n c e ,   v o l .   1 0 ,   n o .   9 ,   p .   5 2 ,   2 0 1 4 .   [3]   W .   M a s h a d i ,   e t   a l . B a t i k   In d o n e s i a   M a h a k a r y a   P e n u h   P e s o n a ,   J a k a r t a :   K a k i -   L a n g i t   K e n c a n a ,   2 0 1 5 .   [4]   B a n e r j e e ,   D . Jo u r n e y   o T e x t i l e   D e s i g n s :   C a s e   S t u d y   o B a t i k   i n   J a v a   a n d   S a n t i n i k e t a n   ( M a s t e r' t h e s i s) 2 0 1 6 .   [5]   S .   S .   S a m s i ,   T e c h n i q u e s ,   M o t i f s ,   P a t t e r n s   B a t i k   Y o g y a   a n d   S o l o ,   T i t i a n   F o u n d a t i o n ,   2 0 1 1   [6]   H .   S .   D o e l l a h ,   B a t i k :   T h e   I m p a c t   o f   T i m e   a n d   E n v i r o n m e n t ,   D a n a r   H a d i   S o l o ,   2 0 0 3 .   [7]   J .   A c h j a d i ,   T h e   G l o ry   o B a t i k :   T h e   D a n a r   H a d i   C o l l e c t i o n ,   1 s t   e d ,   C e n t r a l   J a v a ,   P T .   B a t i k   D a n a r   H a d i ,   2 0 1 1 .   [8]   M i n a r n o ,   A .   E . ,   a n d   S u c i a t i ,   N . ,   B a t i k   I m a g e   R e t r i e v a l   b a s e d   o n   C o l o d i f f e r e n c e   H i s t o g r a m   a n d   Gr a y   L e v e l   Co - O c c u r r e n c e   M a t r i x ,   T E L K O M N I K A   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c a n d   C o n t ro l ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   5 9 7 - 6 0 4 ,   2 0 1 4 .   [9]   M i n a r n o ,   A .   E . ,   e t   a l . ,   B a t i k   I m a g e   R e t r i e v a l   b a s e d   o n   E n h a n c e d   M i c r o - S t r u c t u r e   D e s c r i p t o r,   i n   C o m p u t e r   A i d e d   S y s t e m   E n g i n e e r i n g   ( A P C A S E ) ,   2 0 1 4   A s i a - P a c i f i c   C o n f e r e n c e   o n .   I E E E , 2 0 1 4 ,   p p .   6 5 - 7 0 .   [10 ]   M i n a r n o ,   A.   E . ,   a n d   Su c i a t i ,   N . ,   I m a g e   R e t r i e v a l   U s i n g   M u l t i   T e x t o n   C o - O c c u rr e n c e   D e s c r i p t o r ,   J o u r n a l   o f   T h e o r e t i c a l   &   A p p l i e d   I n f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y v o l .   6 7 ,   n o .   1 ,   2 0 1 4 .   [11 ]   M i n a r n o ,   A .   E . ,   e t   a l . ,   I m a g e   R e t r i e v a l   B a s e d   o n   M u l t i   S t r u c t u r e   C o - o c c u r r e n c e   D e s c r i p t o r ,   T E L K O M N I K A   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 7 5 - 1 1 8 2 ,   2 0 1 6 .   [12 ]   K u rn i a w a r d h a n i ,   A . ,   e t   a l .,   E ff i c i e n t   t e x t u r e   i m a g e   r e t r i e v a l   o i m p r o v e d   c o m p l e t e d   r o b u s t   l o c a l   b i n a r p a t t e r n ,   I n   A d v a n c e d   C o m p u t e S c i e n c e   a n d   I n f o r m a t i o n   S y s t e m s   (I C A C S I S ) ,   2 0 1 6   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n ,   p p .   4 9 2 - 4 9 7 ,   I E E E ,   O c t   2 0 1 6 .   [13 ]   N u rh a i d a ,   I . ,   e t   a l . ,   T e x t u r e   F u s i o n   fo B a t i k   M o t i R e t r i e v a l   S y s t e m ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   (I J E C E ) ,   v o l .   6 ,   n o .   6 ,   p .   3 1 7 4 ,   2 0 1 6 .   [14 ]   G u d i v a d a ,   V .   N . ,   a n d   R a g h a v a n ,   V .   V . ,   C o n t e n t   b a s e d   I m a g e   R e t r i e v a l   S y s t e m s ,   C o m p u t e r ,   v o l .   2 8 ,   n o .   9 ,   p p .   1 8 - 2 2 ,   1 9 9 5 .   [15 ]   R u i ,   Y . ,   e t   a l . ,   R e l e v a n c e   F e e d b a c k :   A   P o w e T o o l   f o I n t e r a c t i v e   C o n t e n t - b a s e d   I m a g e   R e t r i e v a l ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   C i r c u i t s   a n d   S y s t e m s   f or  V i d e o   T e c h n o l o g y ,   v o l .   8 ,   n o .   5 ,   p p .   6 4 4 - 6 5 5 ,   1 9 9 8 .   [16 ]   S m e u l d e r s ,   A .   W . ,   e t   a l .,   C o n t e n t - b a s e d   I m a g e   R e t r i e v a l   a t   t h e   e n d   o t h e   e a r l y   y e a r s ,   I E E E   T ra n s a c t i o n o n   P a t t e r n   A n a l y s i s   a n d   M a c h i n e   I nt e l l i g e n c e v o l .   2 2 ,   n o .   1 2 ,   p p . 1 3 4 9 - 1 3 8 0 ,   2 0 0 0 .   [17 ]   S h e t e ,   D .   S . ,   e t   a l . ,   C o n t e n t   b a s e d   I m a g e   R e t r i e v a l ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E m e r g i n g   T e c h n o l o g y   a n d   Ad v a n c e d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 ,   n o .   9 ,   p p .   8 5 - 9 0 ,   2 0 1 2 .   [18 ]   S .   N u g r o h o   a n d   D .   U t o m o ,   R o t a t i o n   I nva r i a n t   I n d e x i n g   f o I m a g e   u s i n g   Z e r n i k e   M o m e n t a n d   R t r e e ,   T E L K O M N I K A   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   p p .   3 3 5 - 3 4 0 ,   2 0 1 3 .   [19 ]   G. - H .   L i u   a n d   J . - Y .   Y a n g ,   C o n t e n t - b a s e d   I m a g e   R e t r i e v a l   u s i n g   C o l o d i f f e r e n c e   H i s t o g r a m ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n ,   v o l .   4 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 8 8 - 1 9 8 ,   2 0 1 3 .   [20 ]   L i u ,   G u a n g - H a i ,   a n d   J i n g - Y u   Y a n g ,   I m a g e   R e t r i e v a l   b a s e d   o n   t h e   T e x t o n   C o - o c c u r r e n c e   M a t r i x ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n   4 1 . 1 2   ( 2 0 0 8 ),   p p .   3 5 2 1 - 3527.   [21 ]   G. - H .   L i u ,   e t   a l . ,   I m a g e   R e t r i e v a l   b a s e d   o n   M u l t i - t e x t o n   H i s t o g r a m ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n ,   v o l .   4 3 ,   n o .   7 ,     p p .   2 3 8 0 - 2 3 8 9 ,   2 0 1 0 .   [22 ]   G. - H .   L i u ,   e t   a l . ,   I m a g e   R e t r i e v a l   b a s e d   o n   M i c r o - s t r u c t u r e   D e s c r i p t o r ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n ,   v o l .   4 4 ,   n o .   9 ,   p p .   2 1 2 3 - 2 1 3 3 ,   2 0 1 1 .   [23 ]   M i n a r n o ,   A .   E . ,   e t   a l . ,   C l a s s i f i c a t i o n   o T e x t u r e   U s i n g   M u l t i   T e x t o n   H i s t o g r a m   a n d   Pr o b a b i l i s t i c   N e u r a l   N e t w o r k ,   In  I O P   C o n f e r e n c e   S e r i e s M a t e r i a l S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 0 5 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 2 2 ,   I O P   P u b l i s h i n g ,   J a n   2 0 1 6 .   [ 2 4 ]   J u l e s z ,   B ,   T e x t o n s ,   t h e   E l e m e n t o f   T e x t u r e   P e r c e p t i o n ,   a n d   t h e i I n t e r a c t i o n s ,   N a t u r e ,   v o l .   2 9 0 ,   n o .   5 8 0 2 ,   p p .   9 1 - 9 7 ,   P M I D   7 2 0 7 6 0 3 ,   M a r c h   1 9 8 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.