Implementasi dan Analisis Penghitungan Orang Berbasis Deteksi Muka menggunakan Gaussian Mixture Model dan Haar-like Feature pada Video

FAISAL RAKHMAN P

Informasi Dasar

15.04.928
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Topik deteksi otomatis di bidang teknologi selalu menjadi hal yang menarik untuk dibahas. Deteksi otomatis yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah deteksi muka, yang dikembangkan menjadi sistem penghitungan orang. Sistem penghitungan orang bisa diterapkan untuk banyak hal, seperti sistem absensi otomatis, penghitungan jumlah penonton konser, dan sistem pengawasan. Salah satu tantangan yang ada pada sistem penghitungan orang ini adalah akurasi deteksi, memastikan yang terhitung adalah benar orang. Untuk mengatasinya digunakan Haar-like feature sebagai metode untuk deteksi muka orang. Haar-like feature adalah salah satu teknik deteksi objek yang umum digunakan. Namun akurasi deteksinya sangat bergantung pada citra latih yang digunakan untuk training. Untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan pemisahan background dan foreground terlebih dahulu menggunakan metode Gaussian Mixture Model. Setelah itu foreground yang telah terpisah akan dideteksi keberadaan muka orang menggunakan Haar-like feature. Orang yang berhasil dihitung sistem adalah orang yang telah melewati garis dan mendekati kamera. Dengan digabungkannya kedua metode tersebut sistem berhasil menghitung jumlah orang dengan akurat 100% untuk lima dari tujuh data yang diuji. Rata- rata frame rate tertinggi yang dicapai sistem adalah 28,76 FPS.

Subjek

Image processing - computer vision
 

Katalog

Implementasi dan Analisis Penghitungan Orang Berbasis Deteksi Muka menggunakan Gaussian Mixture Model dan Haar-like Feature pada Video
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FAISAL RAKHMAN P
Perorangan
 
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2015

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini