Video tracking
adalah salah satu cabang dari ilmu computer vision dimana komputer
dapat melacak objek dengan memperkirakan posisi objek dalam durasi waktu tertentu pada citra
yang berurutan (sekuensial).Contoh penerapan dari
video tracking
adalah dalam bidang
surveillance
. Pada bidang
surveillance
,
video tracking
dapat digunakan sebagai alat bantu
observasi pejalan kaki. Untuk menangani masalah tersebut, dibutuhkan algoritma yang dapat
melacak objek dari waktu ke waktu
Pada tugas akhir ini, akan diimplementasikan metode
tracking
dengan menggunakan
algoritma
Particle Filter Condensation
.
Condensation
merupakan kependekan dari
Conditional
Density Propagation
, yang menggunakan “sampel terfaktor” (
factored sampling
), yang
sebelumnya diterapkan pada interpretasi citra statis, dimana distribusi probabilitas dari
interpretasiyang muncul direpresentasikan dengan himpunan (
set
) yang dihasilkan secara acak.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa
tracker
dapat melacak objek secara optimal
(tidak mengalami “
lost tracking
”) pada
particle
sebanyak 15 atau lebih.
Tracker
akan gagal
melacak objek bila diberikan
particle
kurang dari 15 video tracking, Condensation