Kumpulan gambar-gambar digital di berbagai aspek memiliki jumlah
yang semakin banyak. Kumpulan gambar tersebut merupakan hasil
digitalisasi foto-foto analog, diagram-diagram, lukisan-lukisan, gambar-
gambar, dan buku-buku. Cara yang biasa dipakai untuk mencari
kumpulan tersebut adalah menggunakan pendekatan pengindeksan dan
informasi citra berbasis teks (seperti caption atau keywords). Teknik
pencarian gambar seperti ini dinilai tidak praktis karena dua alasan,
yakni ukuran basis data yang besar dan subyektif dalam mengartikan
gambar .
Berangkat dari hal diatas itulah, dewasa ini telah dikembangkan
beragam cara untuk melakukan pencarian gambar yang menggunakan
image content suatu gambar (yaitu warna, bentuk dan tekstur).
Penggunaan centroid hasil pengelompokan dataset yang berasal dari
RGB histogram dan matrik deteksi tepi dari beberapa gambar
menggunakan FGKA, bisa digunakan sebagai acuan untuk melakukan
pencarian. FGKA merupakan gabungan antara Algoritma Genetika dan
Algoritma Kmeans. FGKA juga dikembangkan dari Genetic Kmeans
Algorithm (GKA) yang selalu konvergen pada wilayah global.
Pengelompokan dan pencarian gambar berdasarkan fitur warna-bentuk
lebih baik dibandingkan berdasarkan fitur warna saja apabila
menggunakan data-data yang dominan ke bentuk.
