Pengaruh Orientasi dari SURF dan U-SURF Terhadap Waktu Komputasi pada Pelacakan Objek

Abstract

Pelacakan objek mangalami banyak kemajuan tiap tahunnya dan melahirkan banyak metode yang semakin membaik. Banyak peneliti yang menggeluti salah satu bidang computer vision ini untuk memberikan manfaat yang baik bagi kehidupan manusia dalam bidang Internet of Things. Ekstraksi fitur sendiri diperlukan dalam proses pelacakan objek. Salah satu metode ekstraksi fitur yang bersifat scale dan rotation invariant, yakni Speeded-Up Robust Feature (SURF). SURF sendiri memiliki versi lain yang hanya bersifat scale invariant, yaitu Upright-SURF(U-SURF), sehingga dalam ekstraksi fiturnya tidak menghitung orientasi atau rotasi dari suatu citra. Dalam pengimplementasiannya pada pelacakan objek, SURF akan melakukan ekstraksi fitur dari dua frame dan mencocokkannya. Lalu, Random Sample Consensus (RANSAC) membagi fitur menjadi inlier dan outlier kemudian melakukan estimasi transformasi untuk mendapatkan lokasi objek target. Pada paper ini, kami membandingkan SURF dengan U-SURF dalam pelacakan objek dengan mempertimbangkan waktu komputasi dan jumlah frame yang gagal dilacak dalam 2 sekuen yang terdiri atas 440 frame. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa U-SURF dengan nilai parameter Metric Threshold sebesar 100 mendapatkan hasil yang terbaik dengan 20 frame yang tidak terdeteksi dan waktu komputasi selama 37.6 detik.