ANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK (Hasil Penelitian)
|
|
|
- Sonny Sudjarwadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK ( Penelitian) Oleh : Wahyu Supriyatin 1, Yeniwarti Rafsyam 2, Jonifan 3 1,3 Universitas Gunadarma Jakarta, Jalan Margonda Raya No. 100 Pondok Cina, Depok Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Jakarta Jalan Prof. Dr. G.A. Siwabessy, Kampus UI Depok yennirafsyam@gmail.com Abstrak Pelacakan objek dengan menggunakan video merupakan masalah yang sulit dilakukan. Pelacakan objek merupakan bentuk pemanfaatan dari penerapan aplikasi komputer vision. Pelacakan objek dilakukan dengan mengidentifikasi bentuk objek pada video ketika objek bergerak dalam interval frame yang ditentukan. Permasalahan timbul karena gerakan objek yang terlalu cepat, kamera yang bergerak diam, background dari objek yang sulit di identifikasi serta permasalahan lainnya. Sehingga perlu dilakukan pemisahan antara background objek dalam video pelacakan objek agar dapat diperoleh bentuk objek yang ingin diidentifikasi. Pelacakan objek dalam penelitian ini adalah pelacakan objek mobil identifikasi background objek yang dilakukan dengan menggunakan metode background estimation. Metode background estimation dalam penelitian ini diuji coba dengan menggunakan tools Simulink Matlab. Uji coba dilakukan terhadap objek video mobil bergerak yang selanjutnya dilakukan analisis diperoleh hasil akhir berupa identifikasi serta pemisahan antara objek mobil dengan background-nya. Objek yang digunakan dalam pengujian adalah objek video mobil yang diambil dengan menggunakan kamera diam (statis) kamera bergerak. pengujian analisis pelacakan mobil yang dilakukan terhadap nilai dengan menggunakan kamera diam (statis) berhasil menangkap objek mobil serta memisahkan backround dari objeknya. Segkan pengujian analisis pelacakan mobil terhadap nilai dengan menggunakan kamera bergerak tidak berhasil mengidentifikasi objek mobil memisahkan background, karena semua objek mobil yang melintas serta background dari objek ikut terdeteksi sebagai satu kesatuan. Kata kunci : Estimation, Kamera, Komputer Vision, Parameter, Pelacakan Objek 1. Pendahuluan Komputer vision merupakan proses otomatis menginterprestasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akusisi, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition) membuat keputusan (Mahali Harjoko, 2014). Komputer vision terdiri dari teknik-teknik estimasi ciri-ciri objek di dalam citra, pengukuran yang berkaitan dengan geometri objek menginterprestasikan informasi geometri objek tersebut (Mahali Harjoko, 2014)Pelacakan objek digunakan untuk mencari benda yang bergerak dengan menggunakan kamera dalam beberapa waktu (Mahali Harjoko, 2014). Pelacakan objek merupakan komponen penting di dalam big komputer vision dibutuhkan dalam aplikasi visual (Habibi, 2017).Pelacakan objek bertujuan untuk menghasilkan lintasan dari sebuah objek dari waktu ke waktu dengan menempatkan posisinya di setiap frame video (Habibi, 2017). Pelacakan objek dapat didefinisikan sebagai masalah dalam memperkirakan lintasan suatu objek pada big gambar yang bergerak di sekita sebuah scene 124
2 Analisis Pelacakan Objek.Wahyu Supriyatin 1, Yeniwarti Rafsyam 2, Jonifan 3 (Habibi, 2017). Sehingga pelacakan objek merupakan proses segmentasi objek dari adegan video melacak, orientasi geraknya, oklusi dalam rangka mengekstrak informasi yang berguna dengan menggunakan beberapa algoritma (Mahali Harjoko, 2014). Pelacakan objek merupakan bentuk penerapan aplikasi komputer vision. Beberapa big kehidupan menggunakan pelacakan objek untuk memecahkan suatu masalah, seperti pengawasan, navigasi kendaraan serta navigasi robot. Proses penglihatan atau vision yang semula dilakukan oleh human vision menjadi dengan menggunakan komputer. Pergerakan objek yang cepat menjadi tidak dapat terlihat tertangkap oleh mata manusia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis pelacakan objek mobil (tracking car) dengan mengidentifikasijumlah mobil yang melintas dalam frame video serta memisahkan latar belakang dari objek penelitian yang digunakan. Video objek mobil yang digunakan dalam penelitian ini diambil dengan menggunakan kamera diam (statis) kamera bergerak. Masingmasing video yang digunakan sebagai objek berjumlah tiga buah. Objek video mobil yang digunakan dilakukan analisis perbandingan untuk nilai yang digunakan, baik untuk nilai yang sesuai default nilai yang dilakukan uji coba. Dari hasil perbandingan nilai yang dilakukan pada tiga buah objek baik dengan kamera diam (statis) maupun kamera bergerak selanjutnya dilakukan analisis video, video mana yang dapat memisahkan dengan jelas antara objek mobil dengan latar belakang serta dapat menangkap berapa banyak jumlah mobil yang melintas. Penelitian ini akan menganalisis metode background estimation untuk melihat hasil yang diperoleh berupa perbandingan tampilan dari kedua jenis kamera yang digunakan serta diperoleh hasil nilai background threshold, jumlah mobil yang terhitung saat melintas Simulink. Penelitian sebelumnya yang terkait dengan penelitian ini adalah Kalman Filter Based Video Estimation oleh Scott, Pusateri Cornish. Dalam penelitian ini dijelaskan bahwa background estimation Kalman memberikan informasi tentang latar belakang yang lengkap untuk digunakan tanpa menggunakan campur tangan pengguna. Rancangan dalam penelitian ini memberikan metode yang efektif untuk ekstraksi foreground secara efisien dari komputer vision. Metode Kalman dimana satu dimensi filter setiap piksel dari array kamera melacak intensitas pikselnya. Penelitian Mahamuni, Patil Thakar tahun 2014 yang berjudul Moving Detection using Substraction Algorithm using Simulink menyatakan bahwa metode yang digunakan untuk menggabungkan statistika dengan pengetahuan objek bergerak yang diperoleh dalam pengolahan frame yang sebelumnya. Pendekatan eksploitasi yang digunakan dapat mengurangkan latar belakang objek untuk meningkatkan segmentasi objeknya. Pendekatan algoritma background substraction dapat dengan cepat, fleksibel tepat dalam hal akurasi piksel. Penelitian lainnya dilakukan oleh Vinary Kumar pada tahun 2015 berjudul Tracking using Sustraction Algorithm menyatakan bahwa mengidentifikasi objek bergerak dari urutan vidoe adalah hal mendasar paling penting dalam aplikasi komputer vision. percobaan dalam penelitian ini adalah kejelasan gambar yang diperoleh dengan menggunakan teknik eliminasi latar belakang (background elimination) lebih baik dari pada menggunakan teknik background registration. Uji coba yang dilakukan menunjukkan keakuratan dalam 125
3 menghitung kendaraan sekitar 94%. yang terdeteksi Menurut Shukla Saini dalam penelitian yang berjudul Moving Tracking of Vehicle Detection : A oncise Review pada tahun 2015, mendeteksi objek dalam video pelacakan gerak digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik yang muncul dalam domain image processing komputer vision. Analisis citra lalu lintas yang dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis lalu lintas, deteksi kendaraan pendekatan segmentasi serta pendekatan vehicle tracking. Informasi temporal fitur pelacakan gerak digunakan untuk mengidentifikasi kendaraan, mengenali bentuk kendaraan, warna jenisnya. Metode optical flow teknik background substraction dapat membantu untuk mengetahui kecepatan kendaraan dengan berdasarkan urutan frame video. 2. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode background estimation. Metode background estimation yang digunakan dalam penelitian ini, dijalankan diuji coba dengan menggunakan tools Simulink pada Matlab. Metode background estimation adalah metode untuk memperoleh gambar latar belakang dengan operator berbasis capture manual saat ada konten latar belakang citra (Scott, no date).kelemahan metode background estimation antara lain operator dalam metode ini memiliki peran penting karena bila salah melakukan pendeteksian yang signifikan dapat menghasilkan foreground bukan background. Teknik yang digunakan adalah segmentasi gerak dalam gambar akan mendeteksi daerah atau wilayah yang bergerak dengan menguraikan gambar berdasarkan piksel dengan pikselnya dari gambar latar belakang yang dibuat rata oleh inisialisai gambarnya (Mahamuni, 2014). Prinsip kerja metode ini dengan menginisialisasi latar belakang pertama kemudian mendeteksi frame dimana objek bergerak berada yang mana frame itu akan dikurangi dengan frame latar belakangnya untuk mendetekasi objek bergerak (Mahamuni, 2014).Metode background estimation sensitif terhadap perubahan lingkungan eksternal sehingga hanya berlaku untuk kondisi dengan latar belakang lingkungan yang dikenal. Pendekatan dalam metode ini dengan menggunakan piksel yang intensitas masing-masing piksel statistiknya mengikuti skema estimasi (Scott, no date). Gambar 1 adalah metodebackground estimation pada simulink Matlab yang digunakan dalam penelitian pelacakan objek mobil. Metode identifikasi background yang digunakan adalah backgroundestimatorterdiri daritemporal median estimator, temporal median motion based background estimator. Segkan intuk identifikasi objek mobil digunakan pelacakan objek mobil dengan melakukan segmentasi filter region sehingga di dapat bentuk objek mobil. Gambar 1. Simulink Matlab Metode Pelacakan Mobil dengan Estimation running dari pengujian pada tools simulink Matlab dihasilkan video original, video background, video threshold video results. Video background video threshold adalah pemisahan dari video original mana yang berfungsi sebagai background foreground. Pada kondisi tertentu dengan menggunakan metode background estimation antara background foreground tidak dapat dipisahkan sehingga menimbulkan noise.segkan video result adalah video hasil pelacakan mobil jumlah mobil yang teridentifikasi. 126
4 Analisis Pelacakan Objek.Wahyu Supriyatin 1, Yeniwarti Rafsyam 2, Jonifan 3 3. Pembahasan Analisis pelacakan objekdilakukan menggunakantools Simulink Matlab. Analisis pelacakan objek dalam penelitian menggunakan metode background estimation. Objek yang digunakan dalam analisis pelacakan objek adalah objek yang terdapat dalam library Matlab serta objek yang direkam sendiri di lapangan yaitu di daerah Depok Bogor. Objek dalam penelitian yang dianalisis adalah objek video kendaraan yang direkam dengan menggunakan dua buah kamera yaitu dengan kamera diam (statis) kamera bergerak. Analisis pelacakan objek dengan menggunakan metode background estimation adalah metode untuk mengurangi latar belakang mengidentifikasi objek yang bergerak dari bagian-bagian frame yang berbeda secara signifikan (Vinary, 2015).Masalah yang muncul dengan menggunakan metode background estimation adalah latar belakang dari objek. Pengujian pada tahapan ini dilakukan dengan cara mengubah dalam metode background estimation. Karena kamera yang digunakan untuk menangkap objek menggunakan kamera diam (statis) kamera bergerak sehingga dilakukan perubahan nilai untuk kedua jenis kamera tersebut. Dengan nilai default white line position adalah Pengujian dengan Mengubah Nilai Parameter pada Kamera Diam Tabel 1 adalah tabel pengujian yang dilakukan pada tiga objek dengan melakukan perubahan pada : a. minimum object area, b. maximum object area, c. background estimator d. background estimator (temporal median). Objek yang digunakan dalam uji coba menggunakan tiga buah, yaitu : a. objek Viptraffic.avi (library Matlab), b. objek Bogor.avi (survei lapangan), c. objek Depok.avi (survei lapangan). Tabel 1. Pengujian nilai pelacakan objek dengan background estimation pada kamera diam (statis) Nilai default Nilai uji coba Min Max Estimator pengujian pelacakan objek menggunakan metode background estimation dengan kamera diam (statis) untuk nilai default perubahan dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Pengujian Pelacakan Objek pada Kamera Diam (Statis) Nilai default Nilai uji coba Pengujian a. Menggunakan metode background estimation dapat dipisahkan antara latar belakang objek dengan objek mobil (untuk video dari librarymatlab) dapat menghasilkan threshold berupa objek mobil saja. b. Untuk video yang direkam menggunakan kamera diam secara langsung, objek mobil dengan background dapat dipisahkan. Tetapi saat threshold dilakukan semua objek yang ada dalam video tertangkap bukan hanya mobilnya saja. c. Jumlah mobil yang melintas dapat ditangkap dihitung dengan nilai batas white line position yang ditetapkan baik video yang direkam sendiri maupun dari library matlab. a. Menggunakan metode background estimation dapat dipisahkan antara latar belakang objek dengan objek mobil (untuk video dari librarymatlab) menghasilkant hreshold berupa objek mobil saja. b. Untuk video yang direkam menggunakan kamera diam secara langsung objek mobil dengan background dapat dipisahkan tetapi terdapat sedikit noise objek mobil. Untuk hasil threshold semua objek tertangkap teridentifikasi bukan hanya objek mobil saja. c. Jumlah mobil yang melintas dapat ditangkap dihitung dengan nilai batas white line position yang ditetapkan baik video yang direkam sendiri maupun dari librarymatlab. Tabel 3 Tabel 4 adalah hasil tampilan Matlab dari background, threshold result untuk ketiga buah objek video yang digunakan dengan kamera diam baik untuk nilai yang sesuai dengan default 127
5 nilai yang diubah (setelah dilakukan uji coba) Pengujian dengan Mengubah Nilai Parameter pada Kamera Bergerak Tabel 5 adalah tabel pengujian dilakukan pada tiga objek dengan melakukan perubahan pada : a. minimum object area, b. maximum object area, c. background estimator, d. background estimator (temporal median) Objek yang digunakan dalam uji coba menggunakan tiga buah objek, yaitu : a. objek Viplane.avi (library Matlab), b. objek Viplanedeparture.avi, c. objek Shaky_car.avi (library Matlab). Tabel 3. pengujian matlab pelacakan objek pada kamera diam (nilai sesuai default) Viptraffic.avi Bogor.avi Depok.avi Tabel 4. pengujian matlab pelacakan objek pada kamera diam (nilai setelah di uji coba) Tabel 5. Pengujian nilai pelacakan objek dengan background estimation pada kamera bergerak Nilai default ss Min Max Estimator pengujian ini untuk nilai-nilai default perubahan, ditunjukkan pada Tabel 6. Tabel 6. pengujian pelacakan objek pada kamera bergerak Nilai default Nilai uji coba Pengujian a. Dengan menggunakan background estimation antara background objek mobil tidak dapat dipisahkan. tampak banyak noise segkan threshold tampak semua objek tertangkap oleh kamera bergerak. b. Mobil yang melintas tidak dapat diketahui dihitung jumlahnya. a. Dengan menggunakan background estimation antara background objek mobil tidak dapat dipisahkan. tampak banyak noise segkan threshold tampak semua objek tertangkap karena menggunakan kamera bergerak. b. Mobil yang melintas tidak dapat diketahui dihitung jumlahnya. Tabel 7 8 adalah hasil tampilan Matlab dari background, threshold result untuk ketiga buah objek video yang digunakan dengan kamera bergerak baik untuk nilai yang sesuai dengan default yang diubah (setelah dilakukan uji coba). Viptraffic.avi Bogor.avi Depok.avi 128
6 Analisis Pelacakan Objek.Wahyu Supriyatin 1, Yeniwarti Rafsyam 2, Jonifan 3 Tabel 7. pengujian matlab pelacakan objek pada kamera bergerak (nilai sesuai default) Viplane.avi Viplanedepartu re.avi Shaky_car.avi Tabel 8. Pengujian Matlab Pelacakan Objek pada Kamera Bergerak Nilai Parameter setelah di uji coba) Viplane.avi Viplanedepa rture.avi Shaky_car.a vi simulink profile report untuk masingmasing video yang dijadikan sebagai objek dalam metode background estimation dapat dilihat pada Tabel 9 Tabel 10. Simulation time setiap video baik untuk kamera diam kamera bergerak dijalankan dengan waktu yang sama yaitu 45 detik. Dari pengujian yang dilakukan terlihat nilai Total Recorded Time lebih kecil menggunakan kamera diam (statis) dibandingkan dengan menggunakan kamera bergerak. Tabel 9. simulink profile report metode background estimation pada kamera diam Simulink Viptraffic.avi detik) Bogor.avi detik) Optical Flow Depok.avi detik) Tabel 10. Simulink Metode Estimation pada Kamera Bergerak Simulink Profile report Viplane.avi detik) Viplanedeparture.avi detik) Shaky_car.avi detik) Optical Flow 4. Kesimpulan Saran Pelacakan objek dengan menggunakan metode background estimation pada kamera diam (statis) dengan nilai defaultdapat mengidentifikasi masingmasinglatar belakang (background) objek mobil. Untuk hasil threshold hanya video darilibrary Matlab yang dapat menangkap objek mobil, segkan video yang diambil secara langsung (video Bogor Depok) semua objek dapat diidentifikasi tidak hanya objek mobil tetapi marka jalan pohon juga ikut tertangkap. Pelacakan objekdengan kamera diam (statis) untuk nilai yang di uji coba dapat memisahkan antara latar belakang (background) objek mobil untuk video dari library Matlab. Segkan video bogor depok tidak dapat memisahkan antara latar belakang (background) objek mobil, dari hasil yang diperoleh terdapat noise berupa objek mobil. threshold diperoleh identifikasi objek mobil untuk video library segkan semua background serta objek mobil terbaca dalam video Bogor Depok. Pelacakan objek dengan menggunakan metode background estimation untuk kamera bergerak baik dengan nilai default maupun nilai 129
7 yang diuji coba tidak dapat memisahkan antara latar belakang objek objek mobil. threshold yang diperoleh dapat menangkap semua objek yang ada tanpa kecuali termasuk pohon serta marka jalan. running matlab pelacakan objek dengan metode background estimation adalah original, background, threshold results.pelacakan objek dengan menggunakan background estimation memiliki simulation times yang cukup lama. Simulink background estimation yang dijalankan dalam kisaran waktu 45 detik memiliki Total Recorded Time, Number of Block Methods serta Number of Nonvirtual Subsystem Methods pada tracking cars using background estimationyang besar. Substraction Algorithm using Simulink, IJRET : International Journal of Research in Engineering and Rechnology, Volume: 03, Issue: 06. Mauladi, Kemal Farouq, Yuliana Melita, 2011, Pelacakan Objek Gambar Video Berdasarkan Segmentasi Citra Pola Pencocokan, Jurnal Teknika, Volume 3, Nomor 2. Scott, J., M. A. Pusateri, D. Cornish, no date, Kalman Filter Based Video Estimation. Vinary DR., NL. Kumar, 2015, Tracking using Substraction Algorithm, International Journal of Engineering Research and General Science, Volume 3, Issue 1 Saran untuk pengembangan selanjutnya adalah aplikasi pelacakan objek ini dapat melakukan pelacakan objek mobil dengan menggunakan metode background yang lain agar dapat diidentifikasi. Serta dengan menggunakan kamera jenis apapun dapat mengidentifikasi objek yang diinginkan tanpa harus membaca objek lain disekitarnya. Pelacakan objek dapat digunakan untuk menghitung jumlah mobil yang melintas dengan menggunakan garis pembatas yang ditentukan baik untuk kamera diam kamera bergerak. DAFTAR PUSTAKA Habibi, Yabunayya, 2017, Pelacakan Objek Kecil Menggunakan Metode Adaptive Particle Filter Berbasis Super- Resolusi, Tesis, Fakultas Matematika Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Mahali, Muhammad Izzuddin, Agus Harjoko, 2014, Pelacakan Benda Bergerak Menggunakan Metode Mean-Shift dengan Perubahan Skala Orientasi, Berkala MIPA, Volume 24, Nomor 2. Mahamuni PD., RP. Patil, HS. Thakar, 2014, Moving Detection using 130
ANALISIS PELACAKAN OBJEK MOBIL DENGAN OPTICAL FLOW PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK
ANALISIS PELACAKAN OBJEK MOBIL DENGAN OPTICAL FLOW PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK Wahyu Supriyatin 1), Winda Widya Ariestya 2) 1, 2) Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video Ety Sutanty dan Ari Rosemala Jurusan Sistem Informasi, Universitas Gunadarma Depok, Indonesia
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video 1 Ety Sutanty, 2 Ari Rosemala 1,2 Universitas Gunadarma, Jurusan Sistem Informasi, Depok, Indonesia
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah
Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter Roslyn Yuniar Amrullah 7406040026 Abstrak Computer Vision merupakan disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
1BAB I. 2PENDAHULUAN
1BAB I. 2PENDAHULUAN 2.1. Latar Belakang Pelacak objek (object tracking) pada saat ini merupakan penelitian yang menarik dalam bidang computer vision. Pelacak objek merupakan langkah awal dari berbagai
PELACAKAN LEVEL KETINGGIAN AIR BERDASARKAN WARNA DENGAN BACKGROUND SUBSTRACTION
PELACAKAN LEVEL KETINGGIAN AIR BERDASARKAN WARNA DENGAN BACKGROUND SUBSTRACTION Adhadi Kurniawan 1), I Wayan Mustika 2), dan Sri Suning Kusumawardani 3) 1),2), 3) Laboratorium Sistem Elektronis, Jurusan
IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel
1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut
Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) Dalam Mendeteksi Manusia
Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) Dalam Mendeteksi Manusia Yolinda Fatimah Munawaroh 1), Ciksadan 2), Irma Salamah 3) 1),2),3 ) Program
IP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL
IP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL OLEH : ANDI MUHAMMAD ALI MAHDI AKBAR Pembimbing 1: Arief Kurniawan, ST., MT Pembimbing 2: Ahmad Zaini, ST., M.Sc. Page 1
Penjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt
Penjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt Sulfan Bagus Setyawan 1, Djoko Purwanto 2 Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1 sulfan13@mhs.ee.its.ac.id
1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pada saat ini pengamatan atau pemantauan suatu kondisi tempat ataupun ruangan melalui video sudah banyak diterapkan. Pengembangan dari sistem pengamatan berbasis video
1. Pendahuluan Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Meningkatnya kebutuhan manusia akan sistem keamanan berbasis tracking yang dapat bekerja secara otomatis membuat ilmuwan mulai menciptakan berbagai macam teknologi dan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA Dina Indarti Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING Muahamd Syukur¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel
Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel ALDELLA PUTRA A. NRP 070006 Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari semakin banyak masalah yang terjadi seiring meningkatnya populasi di daerah perkotaan, akibatnya lalu lintas menjadi lebih padat karena
HASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Ekstraksi ciri Citra yang digunakan dalam penelitian ini berukuran 150 x 150 pixel, sehingga jika divektorkan akan menghasilkan vektor berukuran 22500. Melalui tahap ekstraksi ciri
Sistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah
Sistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah 1 Muhtadin 1) Isrin Ramdani 2) Ahmad Zaini 2) 1) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: muhtadin@ee.its.ac.id 2) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya
selanjutnya nilai alpha dan alpha matte atau key disebut dengan matte. Teknik segmentasi yang didasarkan pada perhitungan matte disebut image matting.
selanjutnya nilai alpha dan alpha matte atau key disebut dengan matte. Teknik segmentasi yang didasarkan pada perhitungan matte disebut image matting. Gambar 1.1. Wilayah Unknown disebut dengan alpha (matte)
PEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING. Ressi Dyah Adriani NPP
PEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING Ressi Dyah Adriani NPP 10529 ressi.adriani@jasamarga.co.id ABSTRAK Data kepadatan lalu-lintas merupakan kebutuhan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banjir merupakan fenomena yang hampir selalu terjadi setiap tahun. Banjir salah satu musibah yang biasa dialami oleh penduduk kota besar atau penduduk yang menempati
Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital
Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital Abstrak - Pengenalan cara bergerak tubuh manusia (human motion) dari video stream memiliki beberapa aplikasi dalam video surveillance (pengawasan), dunia hiburan,
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Aspek Penerapan Video Segmentasi Sebagai Sistem Pendeteksi Pelanggaran Lalu Lintas
Aspek Penerapan Video Segmentasi Sebagai Sistem Pendeteksi Pelanggaran Lalu Lintas Christian Desamta. S*, Indra Yasri** *Alumni Tenik Elektro Universitas Riau**Jurusan Teknik Elektro Universitas Riau Kampus
ANALISA PERANCANGAN SISTEM
Gambar 2.16. Black Bo Pengujian black bo adalah pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak
Perancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Produk Menggunakan Webcam
Perancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Menggunakan Webcam Albert Haryadi [1], Andrizal,MT [2], Derisma,MT [3] [1] Jurusan Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas,
Restorasi Citra Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Super Resolusi pada Sistem Pelanggaran Lampu Merah
Restorasi Citra Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Super Resolusi pada Sistem Pelanggaran Lampu Merah Bayu Setyo Prayugi Teknik Komputer dan Telematika Jurusan Teknik Elektro Insitut Teknologi Sepuluh
Sistem Pendeteksi Aktivitas Kendaraan Pada Area Parkir Dengan Jaringan Multi-Camera
Sistem Pendeteksi Aktivitas Kendaraan Pada Area Parkir Dengan Jaringan Multi-Camera DODI WAHYU B NRP 2206100020 Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut Teknologi Sepuluh
BAB I PENDAHULUAN. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Jalan sebagai prasarana lalu-lintas atau angkutan, memiliki fungsi untuk mendukung kelancaran arus barang, jasa, serta aktivitas masyarakat. Namun
TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW
TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW Ubaidillah Umar, Reni Soelistijorini, B. Eng, MT, Haryadi Amran Darwito, S.ST Jurusan Teknik Telekomunkasi - Politeknik
Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Fuzzy Cluster Means (FCM)
19 Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Fuzzy Cluster Means (FCM) Fitroh Amaluddin, M. Aziz Muslim, Agus Naba Abstract This paper describes how to record a moving object and
DETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM
DETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM Charles Edison Chandra; Herland Jufry; Sofyan Tan Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Binus University
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1 Nugroho hary Mindiar, 21104209 Mahasiswa Sarjana Strata Satu (S1) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma mindiar@yahoo.com
ESTIMASI POSISI ROBOT MOBIL MENGGUNAKAN UNSCENTED KALMAN FILTER. Oleh: Miftahuddin ( )
ESTIMASI POSISI ROBOT MOBIL MENGGUNAKAN UNSCENTED KALMAN FILTER Oleh: Miftahuddin (1206 100 707) Dosen Pembimbing: Subchan, Ph.D Dr. Erna Apriliani, M.Si Abstrak Robot Mobil atau Mobile Robot adalah konstruksi
BAB I PENDAHULUAN. berbagai macam aplikasi seperti digunakan untuk sistem pengawasan (monitoring
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pendeteksi yang menitik beratkan pada konteks deteksi keberadaan dan arah pergerakan merupakan suatu sistem yang bertujuan untuk berbagai macam aplikasi seperti
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
Aplikasi Mendeteksi Gerakan Tangan untuk Bermain Game Pingpong dengan Teknik Pengolahan Citra
Citec Journal, Vol. 4, No. 1, November 2016 Januari 2017 ISSN: 2460-4259 Aplikasi Mendeteksi Gerakan Tangan untuk Bermain Game Pingpong dengan Teknik Pengolahan Citra Application to Detect Hand Movements
PENDETEKSI LOKASI PARKIR MOBIL MENGGUNAKAN METODE FRAME DIFFERENCES DAN STATIC TEMPLATE MATCHING
PENDETEKSI LOKASI PARKIR MOBIL MENGGUNAKAN METODE FRAME DIFFERENCES DAN STATIC TEMPLATE MATCHING Vandry Eko Haris Setiyanto 1, Cahya Rahmad. 2, Ulla Delfana Rosiani. 3 Teknik Informatika, Teknologi Informasi,
1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas
PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR STATISTIK Yogi Febrianto yoefanto@gmail.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi pesawat tanpa awak (english : Unmanned Aerial Vehicle disingkat UAV) sangat pesat. Diperkirakan UAV akan berkembang secara signifikan pada
COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
PERANCANGAN PROGRAM PENGHITUNG JUMLAH KENDARAAN DI LINTASAN JALAN RAYA SATU ARAH MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN C++ DENGAN PUSTAKA OPENCV
PERANCANGAN PROGRAM PENGHITUNG JUMLAH KENDARAAN DI LINTASAN JALAN RAYA SATU ARAH MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN C++ DENGAN PUSTAKA OPENCV Publikasi Jurnal Skripsi Disusun Oleh : FAJAR MIT CAHYANA NIM :
Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6. Intan Nur Lestari
Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6 Intan Nur Lestari Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya, 100, Pondok Cina, Depok
PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL
Makalah Nomor: KNSI-472 PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL Barep Wicaksono 1, Suryarini Widodo 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma 1,2 Jl.
TUGAS AKHIR Implementasi Block Matching Algorithm (BMA) Pada Ekstraksi Objek Bergerak
TUGAS AKHIR Implementasi Block Matching Algorithm (BMA) Pada Ekstraksi Objek Bergerak Block Matching Algorithm (BMA) Implementation of Motion Object Extraction Oleh : Amalia Sulfa Hashlinda NRP. 1208100046
BAB 1 PENDAHULUAN. Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan, terutama di kota-kota besar. Pada tempat-tempat yang ramai dikunjungi, untuk memudahkan dokumentasi
PENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK MENDETEKSI CACAT PADA PRODUKSI PELURU
PENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK MENDETEKSI CACAT PADA PRODUKSI PELURU Oleh: Amilia Khoiro Masruri 1210 100 029 Dosen Pembimbing: Dr. Budi Setiyono, S.Si, MT JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007
Pengantar PENGOLAHAN CITRA Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 TUJUAN Mahasiswa dapat membuat aplikasi pengolahan citra Mahasiswa dapat menerapkan konsep-konsep pengolahan citra untuk menghasilkan suatu
FACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA
FACE TRACKING DAN DISTANCE ESTIMATION PADA REALTIME VIDEO MENGGUNAKAN 3D STEREO VISION CAMERA Edy Winarno¹, Agus Harjoko² ¹ Program Studi Teknik Informatika FTI Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimen, dengan tahapan penelitian sebagai berikut: 3.1 Pengumpulan Data Tahap ini merupakan langkah awal dari penelitian. Dataset
VOLT. Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro. Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/volt Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 61-66
P-ISSN: 2528-5688 E-ISSN: 2528-5696 VOLT Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/volt Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 61-66 TRAFFIC MONITORING : SISTEM PENGHITUNG
Implementasi Sistem Pendeteksi Gerakan dengan Motion Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) 1 Implementasi Sistem Pendeteksi Gerakan dengan Motion Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET Muhammad Redha, Dwi
Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra
Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra M Agus Taksiono, Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT.dan Ir. Joko Purwanto M.Eng, Ph.d Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW
PENERAPAN HAND MOTION TRACKING PENGENDALI POINTER PADA VIRTUAL MOUSE DENGAN METODE OPTICAL FLOW Reza Umami 1*, Irawan Hadi 1, Irma Salamah 1 1 Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
9BAB V. 10KESIMPULAN DAN SARAN
9BAB V. 10KESIMPULAN DAN SARAN 10.1. KESIMPULAN Pada penelitian ini pengembangan pelacak objek CAMSHIFT telah dilakukan menggunakan metode segmentasi mean-shift dan region growing yang diterapkan pada
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX
ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX Mohammad imron (1), Yuliana Melita (2), Megister Teknologi Informasi Institusi
BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG PERMASALAHAN Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks, tetapi sangat dapat diandalkan. Sistem ini memberikan sarana pengenalan obyek yang
Konsep Penambahan High Pass Filter pada Pengenalan Pola Metode SIFT
Konsep Penambahan High Pass Filter pada Pengenalan Pola Metode SIFT Argo Wibowo 1 1 Universitas Atma Jaya Yogyakarta,Yogyakarta 55281 ABSTRAK Salah satu tools pengenalan obyek yang sedang banyak dikembangkan
III. PERANCANGAN SISTEM Flowchart Proses System Berikut ini adalah gambaran umum sistem yang akan dibangun pada Tugas Akhir ini.
Penghitungan Kepadatan Kendaraan Di Jalan Tol Menggunakan Metode Gaussian Mixture Model dan Kalman Filter Counting Density of Vehicle Based on Gaussian Mixture Model and Kalman Filter in Highway Muhammad
BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor jenis mobil ataupun sepeda motor tidak lagi menjadi kebutuhan sekunder, melainkan telah menjadi
DETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID
DETEKSI WAJAH UNTUK OBJEK 3D MENGGUNAKAN ANDROID Afdhol Dzikri 1, Dwi Ely Kurniawan 2, Handry Elsharry Adriyanto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Prodi Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri
Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode Optical Flow
The 3 th Industrial Electronics Seminar 2 (IES 2) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2 Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Salah satu cara untuk berkomunikasi adalah dengan cara melakukan interaksi langsung. Dengan interaksi maka setiap orang dapat mengerti maksud pernyataan ataupun perintah
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ. Muhammad Imron Rosadi 1
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ Muhammad Imron Rosadi 1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur 1 Email : Imron_uyp@yahoo.com ABSTRAK
Gambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi.
dalam contoh ini variance bernilai 2000 I p I t 2 = (200-150) 2 + (150-180) 2 + (250-120) I p I t 2 = 28400. D p (t) = exp(-28400/2*2000) D p (t) = 8.251 x 10-4. Untuk bobot t-link {p, t} dengan p merupakan
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 115 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK (IMAGE PROCESSING
ESTIMASI LOCAL MOTION MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCARIAN FOUR STEP. Rosida Vivin Nahari 1*, Riza Alfita 2 2 1,2
Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) 5 017 ISSN:339-08X ESTIMASI LOCAL MOTION MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCARIAN FOUR STEP Rosida Vivin Nahari 1*, Riza Alfita 1, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Identifikasi Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.1.1. Identifikasi Masalah Penggunaan citra digital telah menjadi semakin popular akhir-akhir ini. Hal ini menyebabkan program pengolah grafis untuk memanipulasi citra
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan
Object Tracking Berbasis Background Substraction dan Kalman Filter. Kata kunci: object tracking, Kalman filter, Substraction background.
Object Tracking Berbasis Background Substraction dan Kalman Filter Nasrulloh Ratu B.S.L 115060800111076 satrialoka@gmail.com Deby Faisol Akbar 115060800111065 lastace22@gmail.com Abstrak Dalam proses pendeteksian
Pengenalan Objek Berdasarkan Warna Merah Menggunakan Metode Subtraction dan Blobanalysis Pada Canal Rgb Melalui Real-Time Video
Pengenalan Objek Berdasarkan Warna Merah Menggunakan Metode Subtraction dan Blobanalysis Pada Canal Rgb Melalui Real-Time Video Abstrak Mochamad Faisol Baharun¹, T.Sutojo, SSi., M.Kom² Program Studi S1
Analisa dan Pemodelan Kerumunan Orang pada Video Digital
Sidang Tugas Akhir Analisa dan Pemodelan Kerumunan Orang pada Video Digital Oleh: Nick Darusman (2209106015) Dosen Pembimbing Dr. Ir. Wirawan, DEA Jumat, 24 Januari 2012 Surabaya 1 Latar Belakang Angka
Markerless Augmented Reality Pada Perangkat Android
Markerless Augmented Reality Pada Perangkat Android Yoze Rizki - 2207 100 102 Pembimbing: Mochamad Hariadi, ST.,MSc.,PhD. Cristyowidiasmoro, ST.,MT., Department of Electrical Engineering Faculty of Industrial
BAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Indonesia Symposium On Computing 2015 ISSN : Ade Romadhony 1, Hamdy Nur Saidy 2, Mahmud Dwi Sulistiyo 3
IMPLEMENTASI METODE IMPROVED ADAPTIVE GAUSSIAN MIXTURE MODEL BACKGROUND SUBTRACTION DAN HAAR-LIKE FEATURES UNTUK MENGANALISIS STATUS KEPADATAN KENDARAAN YANG MELINTAS DI SUATU JALUR PADA LAMPU LALU LINTAS
PENERAPAN GRABBER PADA OPTICAL FLOW UNTUK MENGGERAKKAN CURSOR MOUSE MENGGUNAKAN BOLPOIN
PENERAPAN GRABBERPADA OPTICAL FLOWUNTUK MENGGERAKKAN CURSORMOUSEMENGGUNAKAN BOLPOIN PENERAPAN GRABBER PADA OPTICAL FLOW UNTUK MENGGERAKKAN CURSOR MOUSE MENGGUNAKAN BOLPOIN Anton Setiawan Honggowibowo,
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot
Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot Mara Nugraha Teknik Informatika Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok maranugraha@sta.gunadarma.ac.id Abstrak Pengenalan
BAB 1 PENDAHULUAN. Augmented Reality menjadi semakin luas. Teknologi Computer Vision berperan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi Augmented Reality dapat memvisualisasikan dengan baik model 3 dimensi, video, paparan area, maupun animasi 3 dimensi dengan hanya membutuhkan deteksi visual
IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING
IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING Mochamada Teguh Kurniawan¹, Koredianto Usman², Achmad Rizal³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas
Penghitung Kendaraan Menggunakan Background Substraction dengan Background Hasil Rekonstruksi
Penghitung Kendaraan Menggunakan Substraction dengan Hasil Rekonstruksi Mohammad Musa Sanjaya #1, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. *2, Muhtadin,ST.,MT #3 Jurusan Teknik Elektro, ITS Surabaya 1 musopotamia@gmail.com
PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN
PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN 1) Merly Indira 2) Eva Yuliana 3) Wahyu Suprihatin 4) Bertalya Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl.
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( )
Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Andry Jonathan (1122041) Email: andry.jonathan1234@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGHITUNG KEPADATAN LALU LINTAS DAN KLASIFIKASI KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGHITUNG KEPADATAN LALU LINTAS DAN KLASIFIKASI KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION SIMULATION AND ANALYSIS SYSTEM COUNTERS TRAFFIC DENSITY AND
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Iman Ilmawan Muharam Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ilmawan@sta.gunadarma.ac.id
Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi Morfologi
Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi Morfologi Khairul Umam 1, Benny Sukma Negara 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl.
PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE
PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE Muhammad Luqman Afif - A11.2009.04985 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang ABSTRAK Program
ESTIMASI GERAKAN PADA VIDEO ANIMASI 2D MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCOCOKAN BLOK (BLOCK MATCHING ALGORITHM)
ESTIMASI GERAKAN PADA VIDEO ANIMASI 2D MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCOCOKAN BLOK (BLOCK MATCHING ALGORITHM) Mursyidah 1, Muhammad Nasir 2 1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Lhokseumawe, ACEH, 24312
ANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE
ANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE HANANTO DHEWANGKORO A11.2009.04783 Universitas Dian Nuswantoro. Semarang, Indonesia Email: hanantodhewangkoro@gmail.com
APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA
Seminar Nasional Teknologi Informasi 2007 1 APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Murinto 1) Rusydi Umar 2) Burhanuddin 3) 1,2,3) Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM OBJECT TRACKING PADA BALANCING ROBOT MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM OBJECT TRACKING PADA BALANCING ROBOT MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM DESIGN AND IMPLEMENTATION OBJECT TRACKING SYSTEM ON BALANCING ROBOT USING HOUGH TRANSFORM Tidar Haryo Sularso
APLIKASI PENAJAMAN CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE GAUSS
ORBITH VOL. 11 NO. 1 MARET 2015 : 30 35 APLIKASI PENAJAMAN CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE GAUSS Oleh: Wahyu Supriyatin ( 1 ), Yenniwarti Rafsyam ( 2 ) ( 1 ) Staff Pengajar Jurusan Sistem Informasi