Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

SISTEM DETEKSI OBJEK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI (REGION O

No description
by

amar uoh

on 5 March 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of SISTEM DETEKSI OBJEK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI (REGION O

SISTEM DETEKSI OBJEK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI (REGION OF INTEREST) DAN ALGORITMA KALMAN FILTER
STUDI KASUS DI KAMPUS STMIK “AMIKBANDUNG”
PENDAHULUAN
-Terima Kasih-
METODELOGI PENELITIAN
LATAR BELAKANG
Ilmu dan teknologi komputer sudah berkembang dengan pesat dalam berbagai bidang kehalian.
Satu ilmu dan teknologi yang berkembang pada saat ini adalah pengolahan citra digital deteksi objek.
Keamanan dan kenyamanan menjadi hal yang begitu penting bagi setiap instansi pendidikan, apalagi instansi tersebut adalah perguruan tinggi.
Sistem kamanan di STMIK “AMIKBANDUNG” ini masih dirasakan belum cukup baik

RUMUSAN MASALAH
Bagaimana menganalisis tingkat keberhasilan pendeteksian objek dengan menggunakan Kalman Filter dan metode ROI?

Bagaimana membangun sistem pendeteksi objek dengan Kalman Filter dan metode ROI?

BATASAN MASALAH
Penelitian ini hanya mendeteksi objek bergerak yang terekam dalam sample video.

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem pengenalan objek dengan menggunakan teknik ROI (Region Of Interest).

Algoritma yang digunakan dengan menggunakan algoritma Kalman Filter.

Bahasa pemrograman yang digunakan dalam tugas akhir ini menggunakan struktur bahasa C.

Untuk system aplikasi yang penulis rancang tidak terkoneksi CCTV secara real-time dikarenakan keterbatasan dari hardware yang digunakan untuk simulasi

MAKSUD DAN TUJUAN
Maksud
Membuat sistem deteksi objek benda bergerak agar dapat didefinisikan dalam citra digital.


Tujuan
Menghasilkan suatu program yang dapat mengindentifikasi objek bergerak.

Mengolah objek – objek yang berada dalam suatu citra dan memberikan keluaran berupa objek.

MANFAAT PENELITIAN
Memberi masukan kepada pengembang sistem object detection berbasis ROI untuk penyempurnaan sistem selanjutnya.

Sebagai dasar pengembangan sistem cctv keamanan di kampus STMIK “AMIKBANDUNG”.

TEMPAT DAN WAKTU PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di Kampus STMIK “AMIKBANDUNG” untuk detailnya diuraikan melalui tabel di bawah ini :
SEMINAR TUGAS AKHIR I
Mukhlish Amarullaah
1242317
Program Studi Teknik Informatika
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
"AMIKBANDUNG"
Proses awal dari sistem ini yaitu recording video. Recording video diperlukan karena pada penelitian ini objek yang akan di deteksi bersumber dari sample video tersebut.

Recording video dalam penelitian ini menggunakan kamera handphone dengan kapasitas kamera VGA dengan resolusi 640 x 480 pixel sebanyak 3 video. Setelah video selesai di record tahap selanjutnya yaitu merubah format file video dari format ,3gp ke format .avi, hal ini dilakukan karena dalam MATLAB tidak dapat membaca file video dalam format 3gp.

File video tersebut nantinya akan menjadi database sampel pendeteksian objek dalam penelitian ini.

RECORD VIDEO / VIDEO SAMPLE
Penulis menggunakan bahasa pemrograman C dalam melakukan penelitian ini, bahasa C ini nantinya akan di implementasikan dengan menggunakan software MATLAB (Matrix Laboratory). Penulis menggunakan software MATLAB dikarenakan dalam MATLAB ini dapat memberikan kemudahan bagi programmer / developer program yaitu untuk menjadi pembanding yang sangat handal, hal tersebut dapat dilakukan karena library nya sudah mendukung berbagai flatform untuk memproses citra digital.
PEMROGRAMAN BAHASA C
Penentuan batas ROI digunakan agar setiap objek yang akan di deteksi memiliki klasifikasi tertentu sehingga objek yang di teliti sesuai dengan apa yang diharapkan dalam penelitian ini.
Untuk hasil transformasi tiap ROI nya di dapat dari proses persamaan matematis di bawah ini:


Keterangan rumus:
p(b) adalah nilai transformasi dari ROI
n adalah pixel pixel dalam ROI

MENENTUKAN BATAS ROI
ALGORITMA KALMAN FILTER
Algoritma Kalman Filter ini di fungsikan sebagai eliminasi proses prediksi dan koreksi dari suatu objek yang di anggap bergerak yang terdapat di dalam sample video. Algortima kalman filter ini di nyatakan dalam persamaan:
Persamaan (10) dan (11) merupakan tahap prediksi. Kemudian persamaan (13) dan (14) merupakan tahap koreksi, berdasarkan Kalman Gain yang didapat, yaitu persamaan (12). Hasil dari Kalman filter adalah nilai mean dan kovarian yang jika dilakukan proses recursif, yaitu menyatakan kembali hasil dari Kalman filter sebagai nilai awal (𝜇𝑡−1, Σ𝑡−1) maka, akan membentuk 𝐴𝑡 dan 𝐵𝑡 yang baru, begitu juga dengan 𝐶𝑡
TRESHOLDING
Thresholding merupakan teknik yang sederhana dan efektif untuk segmentasi citra sehingga adanya perbedaan yang jelas antara background dan objek yang di deteksi.

Untuk melakukan proses treshhold digunakan fungsi yang ada dalam library MATLAB yaitu dengan memasukkan code:

"hAutothreshold = vision.Autothresholder('ThresholdScaleFactor', 1.3);"
ilustrasi proses thresholding
OBJEK BERGERAK TERDETEKSI
Setelah semua proses dilakukan maka objek yang ada dalam file sample video tersebut akan terdeteksi dengan diberikan kotak berwarna hijau yang menyatakan bahwa objek tersebut merupakan objek bergerak.
ilustrasi objek bergerak terdeteksi
Full transcript