dari threshold batas yang ditentukan.
2.3. CamShift
Camshift merupakan singkatan dari Continously Adaptive Mean-Shift.Algoritma Camshiftmerupakan pengembangan dari algoritma dasar Mean-Shift, yang dilakukan secara
terus-menerus untuk melakukan adaptasi atau penyesuaian terhadap distribusi probablitias warna yang selalu berubah tiap pergantian frame video sequence.
Tahap pertama dari algoritma camshift adalah dengan melakukan perhitungan terhadap nilai hue dari objek sampel warna kulit manusia. Nilai histogram hue sebagai hasil
perhitungan tersebut selanjutnya akan disimpan untuk digunakan sebagai look up table. Look up table histogram tersebut dapat digunakan untuk semua orang. Karena look up
tablehistogram memiliki nilai hue, maka tidak diperlukan look up table barujika citra yang dibandingkan mempunyai warna yang berbeda.
Tahap kedua, dilakukan pemilihan lokasimean shift. Kemudian dilakukan perhitungan nilai histogram hue yang menjadi probabilitas untuk tiap-tiap pixel pada citra.
Tahap ketiga, dijalankan algoritma meanshift untuk mencari pusat dan besar search window yang baru. Lokasi tengah dan dan besar daerah yang dihasilkan disimpan.Lalu
dilakukan looping ke tahap dua dimana lokasi awal search window menggunakan hasil algoritma mean shift pada tahap tiga [4].
Berikut adalah langkah-langkah dari algoritma Camshift sebagai berikut: 1. Tentukan ukuran awal search window.
2. Tentukan lokas awal dari search window. 3. Tentukan daerah kalkulasi calculation region pada bagian tengah search
window dengan ukuran lebih besar dari search window. 4. Frame citra video dikonversi ke dalam sistem warna HSV, kemudian langkah
selanjutnya membuat histogram dari citra untuk mengetahui distribusi probabilitas warna.
5. Lakukan algoritma meanshift seperti di atas satu atau banyak iterasi dengan input berupa ukuran dan lokasi search windowserta citra distribusi probabilitas
warna dan disimpan. 6. Set nilai x, y, dan yang ada pada langkah lima 5.
7. Nilai x dan y dipakai untuk menentukan search window menentukan titik tengah search window.
8. Ulangi langkah tiga 3 untuk setiap pergantian frame citra video. Untuk citra berdistribusi probabilitas warna, daerah mean centroid di dalam search window
bisa dicari dengan persamaan: Zeroth moment bisa dicari dengan persamaan [4] :
�00= ��, �
2.1 First Moment untk x dan y bisa dicari dengan persamaan:
�10= ��
�, �
2.2
Maka lokasi mean dalam search window centroid adalah: �� =
�10 �00
�� =
2.3 Dengan,
M00 = Zeroth Moment M01 = First Moment
Xc = Lokasi Search Window pada koordinat X Xy = Lokasi Search Window pada koordinat Y
Ix,y = Probabilitas pada pixel dengan koordinat x dan y
2.4. Citra
2.4.1. Definisi Citra
Citra merupakan suatu representasi gambaran, kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau berifat digital yang dapat disismpan pada suatu media penyimpanan.
Menurut Rinaldi Munir, citra imageadalah gambar pada bidang dwimatra dua dimensi yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk visual kaya informasi.
Kategori