Pemampatan data citra bertujuan untuk mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk menyimpan data citra tanpa
kehilangan yang berarti pada informasi. Dalam Tugas Akhir ini dirancang suatu perangkat lunak untuk
mengkompresi data dengan menggunakan Neural Network dengan algoritma Kohonen Self-Organizing Map.
Metode yang dipakai adalah Kohonen Self-Organizing Map yang merupakan salah satu model Neural
Network yang berdasarkan mekanisme kompetisi. Pada mekanisme kompetisi ini hanya ada satu neuron yang
bertindak sebagai winner (pemenang), yaitu memiliki sinyal output yang bukan nol, setelah suatu kompetisi komplit.
Selama periode pelatihan, jaringan menentukan unit output yang yang paling bersesuaian dengan unit input, bobot
vektor pemenang selanjutnya disesuaikan dengan mengacu kepada algoritma pembelajaran jaringan. Algoritma
pembelajaran jaringan yang dipakai dikenal dengan nama pembelajaran Kohonen. Umumnya unit dengan bobot
yang paling dekat dengan input vektor yang diperkenankan untuk belajar.
Kata kunci : kompresi citra, neural network, Self-Organizing Map
[1]
Stephen T. Welstead,et al.
Neural network and fuzzy logic applications in C/C++
,
1994,
Wiley professional computing.
[2]
John C. Russ,et al.
The Image Processing Handbook
,
2016,
Microscopy and Microanalysis.
[3]
John C. Russ,et al.
The image processing handbook (3. ed.)
,
1995
.
[4]
Jae S. Lim,et al.
Two-Dimensional Signal and Image Processing
,
1989
.
[5]
Roman Kuc,et al.
Introduction to Digital Signal Processing
,
1988
.
[6]
Emmanuel Ifeachor,et al.
Digital Signal Processing: A Practical Approach
,
1993
.
[7]
David M. Skapura,et al.
Neural networks - algorithms, applications, and programming techniques
,
1991,
Computation and neural systems series.
[8]
Laurene V. Fausett,et al.
Fundamentals Of Neural Networks
,
1993
.
[9]
LiMin Fu,et al.
Neural networks in computer intelligence
,
1994
.