MENGHITUNG OBJEK BERGERAK PADA VIDEO DIGITAL
MENGGUNAKAN BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE
Dublin Core
Title
MENGHITUNG OBJEK BERGERAK PADA VIDEO DIGITAL
MENGGUNAKAN BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE
MENGGUNAKAN BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE
Description
Pengolahan citra merupakan suatu sistem dimana proses dilakukan dengan masukkan berupa citra dan hasilnya juga berupa citra dan video hasilya juga berupa video. Pada awalnya pengolahan citra ini dilakukan
untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer, serta munculnya ilmu-ilmu komputasi yang
memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra, maka pengolahan citra tidak dapat dilepaskan dengan bidang computer vision. Dengan berkembangnya teknologi saat ini pemanfaatan video sangat vital
dikalangan masyarakat, seperti rekaman CCTV. Dengan adanya teknik pengolahan ini segala sesuatu yang berhubungan dengan citra atau video dapat mempermudah kita dalam mengidentifikasi suatu objek yang bergerak. Metode motion detection merupakan salah satu teknik pengolahan citra yang digunakan sebagai system identifikasi gerak objek. Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan piksel dari backgound. Model ini dapat menerima multimodal background, sehingga merupakan
model yang robust terhadap gerakan berulang dalam elemen latar, objek yang bergerak lambat, dan memperkenalkan atau menghapus objek dari latar. Dalam penelitian ini motion detection menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100 % dari 10 data uji video.
untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer, serta munculnya ilmu-ilmu komputasi yang
memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra, maka pengolahan citra tidak dapat dilepaskan dengan bidang computer vision. Dengan berkembangnya teknologi saat ini pemanfaatan video sangat vital
dikalangan masyarakat, seperti rekaman CCTV. Dengan adanya teknik pengolahan ini segala sesuatu yang berhubungan dengan citra atau video dapat mempermudah kita dalam mengidentifikasi suatu objek yang bergerak. Metode motion detection merupakan salah satu teknik pengolahan citra yang digunakan sebagai system identifikasi gerak objek. Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan piksel dari backgound. Model ini dapat menerima multimodal background, sehingga merupakan
model yang robust terhadap gerakan berulang dalam elemen latar, objek yang bergerak lambat, dan memperkenalkan atau menghapus objek dari latar. Dalam penelitian ini motion detection menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100 % dari 10 data uji video.
Creator
SANDY RAFFLESIA
NPM : 1560100092
NPM : 1560100092
Pembimbing I:
Harry Witriyono, S.P,M.Kom
Harry Witriyono, S.P,M.Kom
Pembimbing II:
Rozali Toyib, S.Kom, M.Kom
Rozali Toyib, S.Kom, M.Kom
Penguji I:
Dedy Abdullah, ST.,M.Eng
Dedy Abdullah, ST.,M.Eng
Penguji II:
Erwin Dwika Putra, S.Kom, M.Kom
Erwin Dwika Putra, S.Kom, M.Kom
Source
Teknik Informatika
Publisher
UPT PERPUSTAKAAN
Date
27 September 2021
Contributor
Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Rights
Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Language
Bahasa Indonesia
Identifier
M.Redha.2014.Implementasi Sistem Pendeteksi Gerakan dengan Motion
Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET.
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539
Spacek, L.A., Edge detection and motion detection. Image and vision
computing, 1986. 4(1): p. 43-56.
Dicky Rianto Prajitno, Pendeteksian Gerakan Menggunakan Transduser
Ultrasound dengan Metoda Pembandingan Pola Gema. INKOM,
Vol. 8, No. 2, November 2014: 61-68
Muhammad Affandes, 2017. Deteksi gerak banyak objek Menggunakan
background substraction Dan deteksi tepi sobel. Seminar Nasional
Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) 2017 ISSN (Cetak) 2527-6042
eISSN (Online) 2527-6050
Basuki, A. & Palandi, J.F.F. 2005. Pengolahan Citra Digital Menggunakan
Visual Basic. Jogjakarta: Graha Ilmu.
Bayu Charisma Putra.2018. Gaussian Mixture Model Untuk Penghitungan
Tingkat Kebersihan Sungai Berbasis Pengolahan Citra.Teknika :
Engineering and Sains Journal. Volume 2, Nomor 1, Juni 2018, 53-
58.
Darma Putra. 2010. Pengolahan Citra Digital, Westriningsih, Ed.
Yogyakarta: Andi.
Kadir, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Jakarta: Andi.
Marisa & Yovi .Implementasi Algoritma Sequential Searching Pada Sistem
Pelayanan Puskesmas Menggunakan Bootstrap (Studi Kasus
Puskesmas Kampung Bali Bengkulu). JSAI, Volume 2 Nomor 1,
Januari 2019.
Mcleod Raymond Jr. (2001). Sistem Informasi Manajemen, edisi ke-7
terjemahan Teguh, PT. Prehallindo, Jakarta
Pendit, PL. 2007. Perpustakaan Digital : Perspektif Perpustakaan
Perguruan Tinggi Indonesia, , Jakarta: Sagung Seto
Pendit, PL. 2008. Perpustakaan digital dari A sampai Z, Jakarta: Cita
Karyakarsa Mandiri.
Purwono 2010. Dokumentasi, Yogyakarta: Graha Ilmu
P. Kuchi, P. Gabbur, B. Subbanna, and Et Al., “Human face detection and
tracking using skin color modeling and connected component
operators,” Distribution, pp. 1–8, 2002.
Raheja, J.L., Sishir Kalita, Pallab Jyoti Dutta, dan Solanki Lovendra, 2012,
A Robust Real Time People tracking and Counting incorporating
shadow detection and removal, International Journal of Computer
Applications
Rostianingsih, S., Rudy Adipranata, dan Fredy Setiawan Wibisono, 2008,
Adaptive Background Dengan Metode Gaussian Mixture Models
Untuk Real-Time Tracking, Jurnal Informatika Vol.9 No.1.
R. C. Gonzalez. and R. E. Woods. 2004. Digital Image Processing Using
MATLAB, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
R. Mhatre, S.G Varma, dan S. Nikhare, “Visual Surveillance Using
Absolute Difference Motion Detection,” Int. Conf. Technol. Sustain.
Dev., hal. 4–8, 2015.
W. F. Abaya, J. Basa, M. Sy, A. C. Abad, dan E. P. Dadios, “Low cost
smart security camera with night vision capability using Raspberry
Pi and OpenCV,” 2014 Int. Conf. Humanoid, Nanotechnology, Inf.
Technol. Commun. Control. Environ. Manag., no.7, November, hal.
1–6, 2014.
Detection pada Kamera Video Menggunakan AForge.NET.
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539
Spacek, L.A., Edge detection and motion detection. Image and vision
computing, 1986. 4(1): p. 43-56.
Dicky Rianto Prajitno, Pendeteksian Gerakan Menggunakan Transduser
Ultrasound dengan Metoda Pembandingan Pola Gema. INKOM,
Vol. 8, No. 2, November 2014: 61-68
Muhammad Affandes, 2017. Deteksi gerak banyak objek Menggunakan
background substraction Dan deteksi tepi sobel. Seminar Nasional
Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) 2017 ISSN (Cetak) 2527-6042
eISSN (Online) 2527-6050
Basuki, A. & Palandi, J.F.F. 2005. Pengolahan Citra Digital Menggunakan
Visual Basic. Jogjakarta: Graha Ilmu.
Bayu Charisma Putra.2018. Gaussian Mixture Model Untuk Penghitungan
Tingkat Kebersihan Sungai Berbasis Pengolahan Citra.Teknika :
Engineering and Sains Journal. Volume 2, Nomor 1, Juni 2018, 53-
58.
Darma Putra. 2010. Pengolahan Citra Digital, Westriningsih, Ed.
Yogyakarta: Andi.
Kadir, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Jakarta: Andi.
Marisa & Yovi .Implementasi Algoritma Sequential Searching Pada Sistem
Pelayanan Puskesmas Menggunakan Bootstrap (Studi Kasus
Puskesmas Kampung Bali Bengkulu). JSAI, Volume 2 Nomor 1,
Januari 2019.
Mcleod Raymond Jr. (2001). Sistem Informasi Manajemen, edisi ke-7
terjemahan Teguh, PT. Prehallindo, Jakarta
Pendit, PL. 2007. Perpustakaan Digital : Perspektif Perpustakaan
Perguruan Tinggi Indonesia, , Jakarta: Sagung Seto
Pendit, PL. 2008. Perpustakaan digital dari A sampai Z, Jakarta: Cita
Karyakarsa Mandiri.
Purwono 2010. Dokumentasi, Yogyakarta: Graha Ilmu
P. Kuchi, P. Gabbur, B. Subbanna, and Et Al., “Human face detection and
tracking using skin color modeling and connected component
operators,” Distribution, pp. 1–8, 2002.
Raheja, J.L., Sishir Kalita, Pallab Jyoti Dutta, dan Solanki Lovendra, 2012,
A Robust Real Time People tracking and Counting incorporating
shadow detection and removal, International Journal of Computer
Applications
Rostianingsih, S., Rudy Adipranata, dan Fredy Setiawan Wibisono, 2008,
Adaptive Background Dengan Metode Gaussian Mixture Models
Untuk Real-Time Tracking, Jurnal Informatika Vol.9 No.1.
R. C. Gonzalez. and R. E. Woods. 2004. Digital Image Processing Using
MATLAB, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
R. Mhatre, S.G Varma, dan S. Nikhare, “Visual Surveillance Using
Absolute Difference Motion Detection,” Int. Conf. Technol. Sustain.
Dev., hal. 4–8, 2015.
W. F. Abaya, J. Basa, M. Sy, A. C. Abad, dan E. P. Dadios, “Low cost
smart security camera with night vision capability using Raspberry
Pi and OpenCV,” 2014 Int. Conf. Humanoid, Nanotechnology, Inf.
Technol. Commun. Control. Environ. Manag., no.7, November, hal.
1–6, 2014.
Collection
Citation
SANDY RAFFLESIA
NPM : 1560100092 et al., “MENGHITUNG OBJEK BERGERAK PADA VIDEO DIGITAL
MENGGUNAKAN BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE
,” Repository Universitas Muhammadiyah Bengkulu, accessed May 8, 2024, http://repo.umb.ac.id/items/show/2177.
MENGGUNAKAN BERBASIS GAUSSIAN MIXTURE
,” Repository Universitas Muhammadiyah Bengkulu, accessed May 8, 2024, http://repo.umb.ac.id/items/show/2177.