PELACAKAN OBJEK SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN ALGORITMA HOMOGRAPHY ESTIMATION

Ruci Fatharani (2023), PELACAKAN OBJEK SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN ALGORITMA HOMOGRAPHY ESTIMATION. Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Perkembangan teknologi saat ini sudah saat berkembang pesat di segala bidang salah salah satunya dalam bidang computer vision seperti pelacakan objek. Pelacakan objek adalah sebuah proses untuk melacak satu objek atau lebih pada sebuah citra. Proses ini membutuhkan fitur atau karakteristik pada objek yang digunakan sebagai acuan pelacakan. Fitur pada objek yang umumnya digunakan adalah warna, bentuk dan tekstur, namun titik penting (Interest Point) jarang digunakan dalam pelacakan objek. Pada penelitian ini, fitur yang akan digunakan adalah titik penting (Interest Point) dengan menggunakan algoritma Homography Estimation untuk mendapatkan inliers pada setiap objek dan nilai rata-rata jarak, waktu dan kecepatan sistem dalam melakukan proses pelacakan. Pengujian berdasarkan objek yang terhalangi, intensitas cahaya, dan rotasi diakukan untuk mengetahui akurasi sistem. Hasil yang didapatkan adalah Kenko memiliki nilai inliers terbesar yaitu 254 inliers dan Spidol memiliki nilai inliers terkecil yaitu 8 inliers. Akurasi keberhasilan dan kegagalan sistem untuk pengujian berdasarkan jarak sebesar 52,94 % dan 47,05%, Objek yang terhalangi sebesar 51,47% dan 48,52%, Intensitas cahaya sebesar 75,29% dan 24,70%. Rotasi sebesar 94,11% dan 5,88%.

File ::(login required)