PENGENALAN TEKS CETAK PADA CITRA TEKS BINER

Abstract

Salah satu topik khusus pengolahan citra digital dibidang analisa citra adalah pengenalan teks. Pengenalan teks adalah metoda yang dikembangkan untuk membuat sistem yang mampu memberi pengertian atau deskripsi mengenai objek teks pada citra. Metode dasar yang digunakan pada pengenalan teks adalah inisialisasi awal citra, segmentasi, ekstraksi fitur, klassifikasi dan pengenalan. Metoda tersebut dilakukan secara berurutan dari pemrosesan citra awal hingga menghasilkan keluaran. Keluaran aplikasi pengenalan teks adalah string (deskripsi), bukan citra baru. Pada tugas akhir ini, dibuat suatu aplikasi pengenalan teks tercetak pada citra teks biner. Aplikasi dibuat dengan piranti lunak Matlab 6.5 dari Mathworks, Inc. Ada beberapa pengujian dilakukan terhadap program aplikasi. Pada pengujian dengan menggunakan citra uji dengan variasi gaya tulis Arial, Georgia, Lucida Console, Times New Roman, Tahoma dan verdana dan variasi ukuran 11 hingga 20, ditemukan efisiensi pengenalan adalah 95,8%. Pada pengujian dengan citra uji yang memiliki kecacatan bentuk menghasilkan efisiensi 64,7%. Pada pengujian penggunaan jumlah ciri yang diekstrak terhadap efisiensi pengenalan, bisa diambil kesimpulan bahwa semakin banyak ciri yang diekstrak, semakin baik efisiensi pengenalan program. Kata-kunci: citra digital, optical character recognition (OCR).