Abstract:
Point of Interest (POI) merupakan sebuah lokasi geografis yang memiliki fungsi tertentu dan dikenali orang. POI dapat berupa tempat seperti toko, mall, restoran, dan tempat-tempat lainnya. Beberapa POI memiliki bagian penting yang unik terhadap POI tersebut. Bagian penting tersebut biasanya berupa logo atau bagian lainnya yang mudah terlihat dan berbeda dari bagian-bagian POI lain. Bagian penting dari POI tersebut dapat digunakan untuk mengenali sebuah POI dengan mudah. Seseorang dapat mengenali sebuah POI hanya dengan melihat bagian tersebut saja.
Komputer dapat mengenali POI dari sebuah gambar dengan menggunakan fitur lokal dalam gambar. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengenali gambar adalah (Object Instance Recognition) OIR. Teknik OIR mengenali gambar dengan memasangkan fitur lokal dari gambar tersebut dan gambar-gambar di dataset. Sebuah gambar dapat mengandung sangat banyak fitur lokal, sehingga proses pemasangan dapat memakan waktu yang sangat lama. Proses dapat dipercepat dengan menggunakan hanya fitur lokal dari bagian POI yang penting saja. Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan cara menyaring fitur lokal dan mengambil yang hanya berasal dari bagian penting POI saja. Penyaringan fitur lokal berdasarkan pada asumsi
bahwa bagian penting dari POI adalah bagian yang sifatnya konsisten dan unik terhadap POI tersebut. Bagian penting tersebut bersifat konsisten dan unik maka akan menghasilkan fitur lokal yang sifatnya konsisten dan unik juga. Fitur lokal yang konsisten dan unik dapat ditentukan dengan menggunakan metode clustering.
Metode clustering digunakan untuk membagi fitur-fitur lokal menjadi kelompok-kelompok. Kelompok-kelompok tersebut akan digunakan untuk menentukan tingkat kekonsistenan dan keunikan fitur-fitur lokal anggotanya. Tingkat kekonsistenan dan tingkat keunikan tersebut lalu digunakan untuk menyaring fitur lokal yang digunakan dalam OIR. Penyaringan fitur lokal berdasarkan nilai konsistensi dan nilai keunikan pada penelitian ini dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk melakukan OIR. Pada dataset yang digunakan di penelitian waktu proses OIR dapat berkurang hingga 73.97% dengan akurasi yang hanya menurun sebesar 10%.
