Pengenalan Gerakan Tangan Manusia Untuk Interaksi Manusia-Komputer
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1
Computer Vision
Computer Vision merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang bertujuan untuk
membuat suatu keputusan yang berguna mengenai objek fisik nyata dan keadaan
berdasarkan sebuah gambar atau citra (Shapiro & Stockman, 2001). Computer vision
merupakan kombinasi antara :
a. Pengolahan Citra
Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan
proses perubahan pada citra agar mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.
b. Pengenalan Pola
Pengenalan Pola (Pattern Recognition) merupakan bidang yang berhubungan
dengan proses identifikasi objek pada citra atau interpretasi citra, yang bertujuan
untuk mengekstrak informasi yang disampaikan oleh citra.
2.2
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital (digital image processing) adalah metode yang digunakan
untuk memanipulasi citra digital sehingga menghasilkan kualitas citra yang lebih baik.
Pengolahan citra digital berfokus pada dua tugas utama, yaitu peningkatan informasi
bergambar untuk interpretasi manusia dan pengolahan data citra untuk penyimpanan,
transmisi
dan
representasi
untuk
persepsi
mesin
otonom
(Annadurai
&
Shanmugalakshmi, 2007).
2.2.1 Resizing
Resizing merupakan proses pengubahan ukuran citra, baik memperbesar ataupun
memperkecil resolusi citra (Pratt, 2007). Proses ini sering dilakukan pada pengolahan
citra untuk menormalisasi ukuran citra digital yang akan diproses sehingga memiliki
8
ukuran yang sama dan mempercepat proses pengolahan citra ketika ukuran citra
diperkecil.
2.2.2 Color Space Conversion
Konversi ruang warna (color space conversion) adalah proses pengubahan suatu ruang
warna ke ruang warna lainnya dengan tranformasi matematis. Konversi ruang warna
digunakan untuk mendapatkan channel warna yang mengandung informasi tertentu
dalam suatu citra.
2.2.2.1 RGB to Grayscale Conversion
Salah satu proses konversi ruang warna yang paling sering dilakukan adalah
grayscaling, yaitu proses pengubahan citra warna yang memiliki ruang warna RGB
menjadi citra keabuan. Proses ini mengubah 3 channel red, green dan blue menjadi 1
channel gray (keabuan) dengan transformasi matematis seperti persamaan 2.1 (Bradski
& Kaehler, 2008).
Dimana
:Y
= 0.299. + 0.587. + 0.114.
(2.1)
= citra hasil konversi RGB menjadi Grayscale
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.2.2 Normalized RGB
Normalized RGB sering disebut dengan warna murni. Proses normalisasi RGB
merupakan proses pengubahan nilai RGB dalam range 0 sampai 1 yang dibentuk secara
independen dari berbagai tingkat pencahayaan. Jumlah dari nilai red, green dan blue
channel yang telah dinormalisasi adalah 1. Ketiga channel yang telah dinormalisasi
tersebut tidak memiliki informasi yang signifikan dan dapat diabaikan, sehingga dapat
mengurangi dimensi ruang. Proses normalisasi RGB dilakukan dengan persamaan 2.2
sampai 2.4 (Ennehar, et al., 2010).
9
=
=
=
Dimana
: R’
+
+
+
+
+
(2.2)
(2.3)
+
(2.4)
= nilai red channel yang telah dinormalisasi pada piksel
G’
= nilai green channel yang telah dinormalisasi pada piksel
B’
= nilai blue channel yang telah dinormalisasi pada piksel
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.2.3 RGB to HSV Conversion
HSV (Hue, Saturation, Value) memiliki karakteristik utama dari warna tersebut, yaitu :
1. Hue, menyatakan warna yang sebenarnya, seperti merah, violet dan kuning, yang
digunakan untuk menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greeness) dan
sebagainya.
2. Saturation, terkadang disebut chroma, mewakili tingkat intensitas warna.
3. Value, merupakan kecerahan dari warna. Nilainya berkisar antara 0-100%. Apabila
nilainya 0 maka warnanya akan menjadi hitam. Semakin besar nilai value maka
semakin cerah dan muncul variasi-variasi baru dari warna tersebut.
Citra yang tertangkap oleh kamera web memiliki warna RGB. Untuk mengurangi
efek iluminasi pada sebuah citra, kita dapat mengkonversikan warna citra tersebut ke
colour space yang lain. Pada penelitian sebelumnya, Zarit et al. pada tahun 1999
membandingkan performa colour space dan mendapatkan kesimpulan bahwa HSV
colour space merupakan colour space terbaik untuk mendeteksi warna kulit. Adapun
persamaan yang digunakan untuk mengkonversi warna RGB ke HSV yaitu seperti
ditunjukkan pada
persamaan
www.docs.opencv.org) :
2.5 sampai 2.8
dibawah
ini
(diambil dari
10
=
= max ( , , )
( , , )
60( − )
− min( , ,
60( −
= 2+
− min( ,
⎨
⎪
60( −
⎪4 +
⎩
− min( ,
⎧
⎪
⎪
Dimana
:H
< 0,
,
0
,
)
)
,
, )
)
,
, )
=
(2.5)
≠0
(2.6)
=
=
=
+ 360
(2.7)
(2.8)
= nilai hue channel pada piksel
S
= nilai saturation channel pada piksel
V
= nilai value channel pada piksel
R
= nilai normalized red channel ada piksel
G
= nilai normalized green channel pada piksel
B
= nilai normalized blue channel pada piksel
2.2.2.4 RGB to YCbCr Conversion
YCbCr merupakan suatu ruang warna yang sering digunakan pada studio televisi eropa
dan untuk kompresi citra. Ruang warna ini memiliki 3 (tiga) channel, yaitu :
1. Y, merupakan komponen single yang menyimpan informasi luminance
2. Cb, merupakan komponen yang menyimpan informasi chrominance dan
merepresentasikan perbedaan antara komponen blue channel dan nilai referensi
3. Cr, merupakan komponen yang menyimpan informasi chrominance dan
merepresentasikan perbedaan antara komponen red channel dan nilai referensi
Dalam pendeteksian warna kulit yang bervariasi dan memiliki sensitivitas untuk
beberapa faktor seperti kondisi pencahayaan, karakteristik individu, etnis, karakteristik
kamera, dan sebagainya, pemilihan ruang warna sangatlah berpengaruh. Pada penelitian
sebelumnya, Premal & Vinsley pada tahun 2014 mendeteksi adanya kebakaran hutan
menggunakan ruang warna YCbCr dan menyimpulkan bahwa ruang warna ini sangat
11
baik mendeteksi warna walaupun dalam keadaan pencahayaan yang berubah-ubah,
karena ruang warna ini memisahkan antara luminance dan chrominance.
Adapun persamaan yang digunakan untuk mengkonversi warna RGB ke YCbCr
yaitu seperti ditunjukkan pada persamaan 2.9 sampai 2.11 dibawah ini (diambil dari
www.docs.opencv.org) :
= 0.299.
+ 0.587.
+ 0.114.
= ( − ). 0.713 +
= ( − ). 0.564 +
dimana
=
Keterangan :
128,
32768,
0.5,
(2.9)
(2.10)
(2.11)
8 −
16 −
floating − point
Y
= nilai luminance channel pada piksel
Cr
= nilai chrominance red channel pada piksel
Cb
= nilai chrominance blue channel pada piksel
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.3 Perbaikan Citra (Image Enhancement)
Tahap perbaikan citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra agar lebih mudah
diproses dan untuk menekankan karakteristik pada citra dengan cara memanipulasi
parameter pada citra. Perbaikan citra memungkinkan informasi yang ingin ditampilkan
atau diproses dari sebuah citra menjadi lebih baik dan jelas.
2.2.3.1 Erosion
Erosion atau erosi merupakan salah satu operasi morfologi citra yang menghitung nilai
minimum lokal berdasarkan area kernel atau structuring element. Operasi morfologi
citra merupakan teknik pengolahan citra yang didasari pada bentuk atau morfologi fitur
12
sebuah citra. Kernel atau structuring element merupakan matriks berukuran m x n yang
memiliki titik pusat.
Pada umumnya, proses erosi yang dilakukan pada sebuah citra menghasikan objek
yang lebih kecil dan menghilangkan titik-titik objek menjadi bagian dari background
berdasarkan kernel yang digunakan. Pada penelitian sebelumnya, Febriani, et al. pada
tahun 2014 menggunakan proses erosi untuk menghilangkan objek lain diluar area optic
disc dalam pengidentifikasian diabetic retinopathy melalui citra retina. Erosi dilakukan
dengan persamaan 2.12 (Moeslund, 2012).
Dimana
( , ) = ( , )⊖
(2.12)
: g(x,y) = citra hasil erosi dengan matriks x,y
f(x,y) = citra asal dengan matriks x,y
SE
= Structuring Element atau kernel
Gambar 2.1. Erosion : Mengambil Nilai Minimum Daerah Kernel B (Bradski &
Kaehler, 2008)
Gambar 2.1 menunjukkan bahwa proses erosi menghitung nilai minimum setiap
piksel dari citra asal A yang berada di daerah kernel B dan menghasilkan gambar baru
dengan cara menggantikan nilai titik pusat kernel dengan nilai minimum yang
didapatkan. Perhitungan akan dilakukan pada setiap piksel citra asal A (Bradski &
Kaehler, 2008).
13
2.2.3.2 Dilation
Dilation merupakan kebalikan dari proses erosi. Dilation atau dilasi merupakan salah
satu operasi morfologi citra yang menghitung nilai maksimum lokal berdasarkan area
kernel atau structuring element. Pada umumnya, proses dilasi yang dilakukan pada
sebuah citra menghasikan objek yang lebih besar dan meleburkan titik-titik objek
menjadi bagian dari objek berdasarkan kernel yang digunakan. Dilasi dilakukan
dengan persamaan 2.13 dibawah ini (Moeslund, 2012).
Dimana
( , ) = ( , )⊕
(2.13)
: g(x,y) = citra hasil erosi dengan matriks x,y
f(x,y) = citra asal dengan matriks x,y
SE
= Structuring Element atau kernel
Gambar 2.2. Dilation : Mengambil Nilai Maximum Daerah Kernel B (Bradski &
Kaehler, 2008)
Gambar 2.2 menunjukkan bahwa proses dilasi menghitung nilai maksimum setiap
piksel dari citra asal A yang berada di daerah kernel B dan menghasilkan gambar baru
dengan cara menggantikan nilai titik pusat kernel dengan nilai maksimum yang
didapatkan. Perhitungan akan dilakukan pada setiap piksel citra asal A (Bradski &
Kaehler, 2008).
14
2.2.3.3 Gaussian Blur
Blurring (pengaburan), sering juga disebut smoothing, merupakan pemerataan nilai
piksel-piksel tetangga yang menghilangkan detail halus dari suatu citra. Pada penelitian
ini, teknik blurring yang digunakan adalah Gaussian Blur. Gaussian Blur merupakan
teknik pengaburan suatu citra menggunakan fungsi Gaussian, yang digunakan untuk
mengurangi noise pada citra dan mengurangi detail (Nayakwadi & Pokale, 2014).
Gaussian blur telah banyak digunakan pada penelitian sebelumnya, seperti pada
penelitian yang dilakukan oleh Zhaoxue, et al. pada tahun 2008 yang melakukan
segmentasi bentuk hati secara otomatis pada CT (Computerized Tomography) Image
berdasarkan Gaussian blurring pada citra biner. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan
bahwa Gaussian Blur cukup efisien sebagai langkah awal untuk digunakan perfusi hati
berdasarkan citra CT abdomen.
Persamaan fungsi Gaussian untuk satu dimensi ditunjukkan pada persamaan
2.14.
( ) =
√
(2.14)
Maka untuk citra dua dimensi, persamaan fungsi Gaussian berubah menjadi
seperti ditunjukkan pada persamaan 2.15.
( , ) =
Dimana
(2.15)
: G(x) = citra hasil Gaussian Blur
2.2.4 Thresholding
Thresholding merupakan teknik binerisasi yang digunakan untuk mengubah citra
keabuan menjadi citra biner. Thresholding dapat digunakan dalam proses segmentasi
citra untuk mengidentifikasi dan
memisahkan
objek
yang
diinginkan
dari
background berdasarkan distribusi tingkat keabuan atau tekstur citra (Liao, et al.,
15
2001). Proses thresholding menggunakan nilai batas (threshold) untuk mengubah
nilai piksel pada grayscale image menjadi hitam atau putih.
Teknik thresholding telah banyak dilakukan pada penelitian sebelumnya, seperti
penelitian yang dilakukan oleh Du & Chang pada tahun 2002 yang melakukan proses
thresholding pada video untuk mendeteksi teks. Pada penelitian ini disimpulkan bahwa
teknik thresholding sudah umum digunakan untuk mendeteksi dokumen dan dapat
mengatasi background yang kompleks pada citra keabuan. Adapun beberapa tipe
thresholding yang dapat diimplementasikan pada sebuah citra keabuan, yaitu :
1. Threshold Binary
Pada jenis threshold ini, jika nilai piksel pada citra lebih besar dari nilai threshold,
maka nilai piksel akan diganti dengan nilai maxval, sebaliknya jika nilai piksel citra
keabuan lebih kecil dari threshold maka nilai piksel akan diganti dengan 0 (hitam).
Operasi threshold binary dapat dilakukan dengan persamaan 2.16.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
,
0
( , )> ℎ
ℎ
(2.16)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary
thresh
= nilai threshold
maxVal
= nilai maksimum yang akan digunakan
Proses threshold binary dapat diilustrasikan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3. Threshold Binary (diambil dari www.docs.opencv.org)
2. Threshold Binary Inverted
Jenis threshold ini adalah kebalikan dari threshold binary. Threshold binary
inverted akan mengganti nilai piksel menjadi nilai 0 jika nilai piksel citra keabuan
lebih kecil dari threshold, sebaliknya jika nilai piksel pada citra keabuan lebih besar
16
dari nilai threshold maka nilai piksel akan diganti dengan nilai maxval. Operasi
threshold binary inverted dapat dilakukan dengan persamaan 2.17.
( , ) = 0,
Dimana
: src(x,y)
( , )> ℎ
ℎ
(2.17)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
maxVal
= nilai maksimum yang akan digunakan
Proses threshold binary inverted dapat diilustrasikan pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Threshold Binary Inverted (diambil dari www.docs.opencv.org)
3. Threshold Truncate
Pada jenis threshold ini, nilai maksimum pada piksel adalah nilai threshold. Jika
nilai piksel pada citra keabuan lebih besar, maka nilai tersebut akan dipotong.
Operasi threshold truncate dapat dilakukan dengan persamaan 2.18.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
ℎ
ℎ
,
( , )> ℎ
( , )
ℎ
(2.18)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.5 .
17
Gambar 2.5. Threshold Truncate (diambil dari www.docs.opencv.org)
4. Threshold to Zero
Threshold to zero akan menggantikan nilai piksel menjadi 0 (hitam) jika nilai piksel
pada citra keabuan lebih kecil daripada nilai threshold. Operasi threshold to zero
dapat dilakukan dengan persamaan 2.19.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
( , ),
0
( , )> ℎ
ℎ
(2.19)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6. Threshold to Zero (diambil dari www.docs.opencv.org)
5. Threshold to Zero Inverted
Jenis threshold ini merupakan kebalikan dari threshold to zero. Threshold to zero
inverted akan menggantikan nilai piksel menjadi 0 (hitam) jika nilai piksel pada
citra keabuan lebih besar daripada nilai threshold. Operasi threshold to zero dapat
dilakukan dengan persamaan 2.20.
( , ) =
0,
( , )> ℎ
( , )
ℎ
(2.20)
18
Dimana
: src(x,y)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.7.
Gambar 2.7. Threshold to Zero Inverted (diambil dari www.docs.opencv.org)
2.2.5 Inversi
Inversi merupakan proses negatif pada citra, dimana setiap nilai piksel pada citra dibalik
dengan acuan threshold yang diberikan (Febriani, 2014). Pada umumnya, proses inversi
yang dilakukan pada sebuah citra untuk memperjelas warna putih atau abu-abu pada
bagian gelap. Pada penelitian sebelumnya, Febriani, et al. pada tahun 2014
menggunakan proses inversi untuk melakukan proses perkalian citra dengan citra hasil
proses contrast stretching agar menghasilkan citra optic disc yang tereliminasi dalam
pengidentifikasian diabetic retinopathy melalui citra retina. Untuk citra 8 bit, proses
inversi dilakukan dengan persamaan 2.21.
Dimana
: src(x,y)
dst(x,y)
2.3
( , ) = 255 −
( , )
(2.21)
= nilai piksel pada citra input
= nilai piksel pada citra setelah proses inversi
Average Background
Metode average background pada dasarnya menghitung nilai rata-rata dan standard
deviasi dari setiap piksel yang didefinisikan sebagai model background. Metode ini
merupakan salah satu cara yang dapat mengatasi kelemahan pada proses background
subtraction (Bradski & Kaehler, 2008). Average background telah digunakan
sebelumnya pada penelitian sebelumnya, seperti pada tahun 2015, Goswami, et al.
19
melakukan penelitian untuk mendeteksi kejadian yang tidak biasa terjadi di sekitar
mesin ATM, guna untuk meningkatkan keamanan ATM. Pada penelitian ini
disimpulkan bahwa metode ini dapat membantu mempercepat performa sistem
pendeteksi walaupun hanya menggunakan kamera yang memiliki resolusi yang rendah.
Ada empat tahap yang dilakukan pada metode ini yaitu :
1. Mengakumulasikan atau mengumpulkan frame-frame video dengan jarak waktu
tertentu
2. Melakukan proses frame differencing pada frame-frame video yang telah
diakumulasikan, lalu mencari nilai rata-rata piksel yang berbeda diantara frame
3. Segmentasi citra background dengan proses thresholding
4. Inversi citra hasil thresholding
Seperti yang telah dijabarkan diatas, terdapat proses frame differencing dan
background subtraction pada metode average background. Berikut ini adalah
penjelasan tentang kedua teknik tersebut.
2.3.1 Background Subtraction
Background subtraction merupakan proses untuk mendeteksi pergerakan atau
perbedaan signifikan yang terjadi pada frame video ketika dibandingkan dengan citra
referensi. Tujuan dari background subtraction yaitu untuk memisahkan objek dan
background sehingga gerakan dari sebuah objek dapat terdeteksi.
Teknik ini mendefinisikan frame video pertama sebagai background lalu
mendeteksi perbedaan yang terjadi pada frame-frame selanjutnya, sehingga dapat
didefinisikan sebagai pergerakan objek. Proses background subtraction dilakukan
dengan persamaan 2.22 dan 2.23 dibawah ini (Alex & Wahi, 2014).
( , ) =
( , ) =
Dimana
1∶
0∶
( , )− ( , )
( , )>
( , ) ≤
: Rk (x,y) = citra hasil perbedaan frame
fk (x,y) = citra frame
B (x,y) = citra background
T
= nilai threshold
(2.22)
(2.23)
20
Background subtraction memiliki kelebihan yaitu mudah untuk diimplementasi dan
cepat, namun juga memiliki kekurangan ketika terjadi perubahan iluminasi atau
pencahayaan pada video karena juga akan terdefinisi sebagai perbedaan piksel (Bradski
& Kaehler, 2008). Teknik background subtraction telah digunakan pada penelitian
sebelumnya, seperti penelitian yang dilakukan oleh Intachak & Kaewapichai pada tahun
2011, yang menggunakan teknik tersebut untuk video traffic monitoring.
2.3.2 Frame Differencing
Frame differencing adalah suatu teknik sederhana yang yang digunakan untuk
mendeteksi perbedaan piksel antara dua frame video. Teknik ini biasanya digunakan
untuk mendeteksi pergerakan objek berdasarkan perbedaan piksel yang terjadi pada dua
frame video dengan interval waktu yang singkat. Untuk mengetahui perbedaan frame
video yang terjadi dilakukan perhitungan matematis dengan persamaan 2.24 sampai
2.26 (Alex & Wahi, 2014).
Differential :
=
−
,
( −
0
−
| ,
(
0
Negative Differential :
=
|
Fully Differential :
Dimana
: Dk
= |
−
−
)>0
)>0
|
(2.24)
(2.25)
(2.26)
= hasil citra frame differencing
fk
= citra frame
fk-1
= citra frame sebelumnya dengan interval waktu
Teknik frame differencing juga telah digunakan dalam penelitian sebelumnya
seperti penelitian yang dilakukan oleh Kang & Hayes pada tahun 2015. Pada penelitian
ini, teknik frame differencing digunakan dalam pengenalan wajah untuk personalisasi
kendaraan.
21
2.4 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses yang menonjolkan ciri atau karakteristik pada suatu
citra yang mengandung informasi penting untuk proses pengklasifikasian ataupun
analisa data citra. Tujuan dari proses ekstraksi fitur adalah untuk meningkatkan
efektivitas dan efisiensi dari proses analisa ataupun pengklasifikasian. Salah satu teknik
computer vision untuk mengekstraksi fitur adalah dengan teknik pendeteksian contour,
convex-hull dan convexity defects.
Pada penelitian sebelumnya, Youssef, et al. pada tahun 2010 menggunakan teknik
tersebut untuk mengekstraksi fitur yang terdapat pada citra yang tertangkap oleh kamera
dalam pengenalan aktifitas manusia yang dapat digunakan untuk pengawasan ataupun
analisa medis. Berikut ini adalah penjelasan tentang ekstraksi fitur menggunakan
contour, convex-hull dan convexity defects.
2.4.1 Contour
Kontur (contour) dapat didefinisikan sebagai suatu keadaan yang terjadi karena adanya
perubahan intensitas pada piksel-piksel yang bertetangga. Dengan adanya perubahan
intensitas ini, maka titik-titik tepi (edge) pada citra dapat terdeteksi. Kontur juga dapat
didefinisikan sebagai urutan titik yang dapat menguraikan bentuk atau region
(Williamson, A, 2014). Gambaran contour dapat dilihat pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8. Contour (Dhawan & Honrao, 2013)
2.4.2 Convex-Hull
Convex-hull merupakan garis luar yang melingkupi seluruh titik-titik kontur (contour).
Gambaran contour dapat dilihat pada Gambar 2.9.
22
Gambar 2.9. Convex-Hull (Dhawan & Honrao, 2013)
2.4.3 Convexity Defects
Convexity defects merupakan titik atau vector yang diperoleh dari titik contour dan
garis convex-hull. Convexity defects direpresentasikan dengan 4 (empat) elemen titik
atau vector, yaitu :
1. Start_index, yaitu titik kontur yang mendefinisikan permulaan dari defects
2.
End_index, yaitu titik kontur yang mendefinisikan akhir dari defects
3. Farthest_index, yaitu titik terjauh dari garis convex-hull ke titik kontur
4. Fix_depth, yaitu perkiraan fixed-point dari jarak antara titik terjauh dari garis
convex-hull ke titik kontur.
Gambaran convexity defects dapat dilihat pada Gambar 2.10.
Gambar 2.10. Convexity Defects (Dhawan & Honrao, 2013)
23
2.4.4 Moment
Moment
merupakan karakteristik
dari
titik
kontur
yang
dihitung
dengan
mengintegrasikan seluruh piksel dari titik kontur. Momen biasanya digunakan untuk
memandingkan dua titik kontur. Pada umumnya, moment dari sebuah titik kontur
didefinisikan sebagai persamaan 2.27 sebagai berikut (Bradski & Kaehler, 2008).
,
Dimana :
m
= moment
p
= x-order
q
= y-order
n
= batas kontur
= ∑
( , )
(2.27)
I(x,y) = citra hasil ekstraksi fitur
2.4.5 Center of Gravity
Center of Gravity (CoG) adalah titik tengah dari sebuah objek yang terdeteksi dari citra
hasil ekstraksi fitur. Pada penelitian sebelumnya, Ling, et al. pada tahun 2013
memanfaatkan informasi dari titik center of gravity untuk menilai kemampuan
keseimbangan tubuh manusia pada postur statis dan disimpulkan bahwa titik center of
gravity pada tubuh manusia sangat baik dalam memberikan informasi tentang
keseimbangan tubuh.
Titik CoG dapat diperoleh dari momen setiap titik kontur yang terdeteksi. Untuk
menghitung titik center of gravity dapat dilakukan dengan persamaan 2.28 sebagai
berikut (diambil dari www.docs.opencv.org) :
=
Dimana :
,
=
x
= koordinat x titik center of gravity
y
= koordinat y titik center of gravity
m10 = moment dengan x-order 1 dan y-order 0
m01 = moment dengan x-order 0 dan y-order 1
m00 = panjang piksel dari kontur
(2.28)
24
2.5 OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah sebuah API (Application
Programming Interface) library yang menyediakan struktur data dan algoritma yang
cepat dan efisien serta dapat digunakan untuk pengolahan citra dan real-time computer
vision (Bradski & Kaehler, 2008).
Adapun 5 library yang terdapat pada OpenCV, yaitu :
1. CV, merupakan komponen yang berisikan algoritma dasar pengolahan citra digital
dan computer vision yang lebih tinggi.
2. ML, merupakan komponen yang berisikan pustaka dari machine learning untuk
pengklasifikasian statistical dan clustering tools yang mencakup algoritma seperti
berikut :
a. Naïve Bayes Classifier
b. K-nearest Neighbor Algortithm
c. Support Vector Machine
d. Decision Tree
e. Boosting
f. Random Forest
g. Expectation Maximization
h. Neural Network
3. HighGUI, berisi fungsi-fungsi I/O untuk penyimpanan dan pembacaan video atau
gambar.
4. CXCORE, berisi struktur data, support XML dan fungsi-fungsi grafis.
5. CvAux, berisi both defunct areas dan algoritma eksperimental.
Library OpenCV juga banyak digunakan pada penelitian sebelumnya di berbagai
bidang, seperti medis, monitoring, HCI (human-computer interaction), dll. Pada tahun
2009, Wu menggunakan library ini untuk mendeteksi pergerakan manusia dalam sistem
pengamanan bank. Selanjutnya penelitian yang berhubungan dengan medis dilakukan
oleh Li, et al. pada tahun 2012, yaitu mendeteksi dan menghitung jumlah spermatozoa
dalam sebuah video klip. Dari kedua penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa
dengan menggunakan fungsi-fungsi yang terdapat pada OpenCV dapat berhasil
menghasilkan akurasi yang baik dalam pengolahan citra.
25
2.6 Penelitian Terdahulu
Penelitian tentang pengenalan gerakan tangan (hand gesture recognition) dalam
interaksi manusia-komputer telah banyak dilakukan dengan beberapa metode. Pada
umumnya pengenalan gerakan tangan ini diimplementasikan untuk bahasa isyarat (sign
language), robotik, virtual reality, permainan, dan lain-lain. Seperti yang telah
dijelaskan sebelumnya, pengenalan gerakan tangan terbagi atas dua jenis yaitu
pengenalan gerakan tangan statis dan pengenalan gerakan tangan dinamis.
Pada tahun 2014, Ramjan, et al. menggunakan algoritma Blob Detection COG untuk
ekstraksi fitur dan Template/Pattern Matching untuk mengenali gerakan tangan
dinamis. Penelitian ini diimplementasikan untuk menulis pada notepad menggunakan
gerakan tangan dengan fasilitas ekstra dengan berbagai bahasa seperti bahasa Jepang,
Gujarati, Tamil, Kanada, dsb.
Pada penelitian lainnya juga telah dilakukan untuk pengenalan gerakan tangan
statis. Jalab, A. H. pada tahun 2012 menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengenali
gerakan tangan secara statis. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah algoritma
Wavelet Network dan Artificial Neural Network (ANN). Dalam tahap uji coba,
dilakukan pengujian 60 citra gerakan tangan dengan jumlah noise Gaussian yang
berbeda-beda dan dibagi menjadi 6 kelas. Adapun tingkat akurasi hasil uji coba tersebut
yaitu 97%. Selanjutnya pada tahun 2013, Nagarajan & Subashini melakukan penelitian
untuk mengenali bahasa isyarat huruf alphabet sesuai dengan American Sign Language
dengan menggunakan metode Edge Oriented Histogram untuk ekstraksi fitur dan
menggunakan algoritma Multiclass SVM untuk mengenali gerakan tangan statis. Pada
penelitian ini didapat kesimpulan bahwa algoritma Multiclass SVM dapat memberikan
akurasi yang baik sebesar 93.75% dalam mengklasifikasikan gerakan tangan statis.
Namun pada penelitian yang telah disebutkan sebelumnya, diperlukan banyak
waktu dan kapasitas untuk melatih pengklasifikasian dalam pengenalan objek tertentu
pada algoritma yang digunakan. Semakin banyak data pelatihan yang digunakan,
semakin besar tingkat akurasi yang didapatkan (Williamson, 2014). Selanjutnya pada
tahun 2014, Nayana & Kubakaddi menggunakan metode yang sederhana yaitu Finger
Counting melalui ekstraksi fitur dari teknik computer vision yaitu contour, convex-hull
dan convexity defects untuk pengenalan gerakan tangan statis. Dari kedua penelitian
26
tersebut dapat disimpulkan bahwa teknik computer vision sangat mudah dan cepat untuk
diimplementasi dalam pengenalan gerakan tangan.
Yesugade, et al. pada tahun 2014 juga meneliti tentang pengenalan gerakan tangan
dengan menggunakan metode sederhana yaitu Blob Detection untuk ekstraksi fitur
untuk pengenalan gerakan tangan. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan pengenalan
gerakan tangan dalam berbagai fungsionalitas seperti mouse control, kalibrasi singlepointer, kalibrasi multi-pointer, winamp control dan gaming control. Namun pada
penelitian ini terdapat batasan dalam keadaan background dan kondisi pencahayaan.
Penelitian terkait lainnya dilakukan oleh Yi & Liangzhong pada tahun 2010, yaitu
mendeteksi objek yang bergerak dengan menggunakan metode average background.
Pada penelitian ini disimpulkan bahwa metode tersebut dapat mendeteksi background
dengan tingkat kompleksitas dalam komputasi yang rendah. Rangkuman dari penelitian
terdahulu dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
No.
1
Peneliti
(Tahun)
Ramjan, et al
(2014)
Metode
Ekstraksi Fitur :
Blob Detection COG
Recognition :
Template/Pattern
Matching
2
Jalab, A.H.
(2012)
Ekstraksi Fitur :
Wavelet Network
Klasifikasi :
Artificial Neural
Network (ANN)
3
Nagarajan &
Subashini
(2013)
Ekstraksi Fitur :
Edge Oriented
Histogram,
Recognition :
Multiclass SVM
Keterangan
Pengenalan gerakan tangan
dinamis
Fungsi : untuk menulis pada
notepad menggunakan gerakan
tangan
Dapat membedakan gerakan
dengan baik, namun
menghabiskan waktu yang
cukup lama dalam proses
training
Pengenalan gerakan tangan
statis
Akurasi : 97%
Dapat membedakan gerakan
dengan baik, namun memakan
waktu yang cukup lama dalam
proses training
Pengenalan gerakan tangan
statis
Fungsi : untuk mengenali
bahasa isyarat huruf alphabet
sesuai dengan American Sign
Language
Akurasi SVM : 93,75%
27
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu (lanjutan)
No.
Peneliti
(Tahun)
4
Nayana &
Kubakaddi
(2014)
5
Yesugade, et al
(2014)
6
Yi &
Liangzhong
(2014)
Metode
Keterangan
Semakin besar tingkat
pembelajaran SVM, semakin
besar pula tingkat akurasi yang
dihasilkan. Namun hal ini
menghabiskan watu yang cukup
lama untuk proses training
contour, convex-hull Pengenalan gerakan tangan
dan convexity defects
statis
Fingertips Counting merupakan
metode yang sederhana, cepat
dan mudah untuk
diimplementasi
Blob Detection
Pengenalan gerakan tangan
statis
Berfokus pada pemanfaatan
pengenalan gerakan tangan
dalam berbagai fungsionalitas
Average Background Pendeteksian background
Berfokus pada penggunaan
metode yang memiliki
kompleksitas dalam komputasi
yang rendah
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian terdahulu adalah penelitian
ini berfokus pada kesederhanaan metode dan kemudahan pengguna dalam kebebasan
penggunaan. Berikut ini adalah metode beserta alasan penggunaan metode yang akan
diterapkan pada penelitian ini.
Menggunakan kombinasi ruang warna HSV dan YCbCr, yaitu HSCbCr untuk
mendeteksi warna kulit, sehingga pengguna tidak perlu menggunakan alat
seperti Kinect ataupun data glove.
Menggunakan metode average background untuk menangani kondisi
background yang tidak diperlukan, sehingga dapat mempercepat proses
pengenalan gerakan tangan.
Menggunakan teknik-teknik computer vision seperti contour, convex-hull dan
convexity defects karena mudah dan cepat diimplementasi.
LANDASAN TEORI
2.1
Computer Vision
Computer Vision merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang bertujuan untuk
membuat suatu keputusan yang berguna mengenai objek fisik nyata dan keadaan
berdasarkan sebuah gambar atau citra (Shapiro & Stockman, 2001). Computer vision
merupakan kombinasi antara :
a. Pengolahan Citra
Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan
proses perubahan pada citra agar mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.
b. Pengenalan Pola
Pengenalan Pola (Pattern Recognition) merupakan bidang yang berhubungan
dengan proses identifikasi objek pada citra atau interpretasi citra, yang bertujuan
untuk mengekstrak informasi yang disampaikan oleh citra.
2.2
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital (digital image processing) adalah metode yang digunakan
untuk memanipulasi citra digital sehingga menghasilkan kualitas citra yang lebih baik.
Pengolahan citra digital berfokus pada dua tugas utama, yaitu peningkatan informasi
bergambar untuk interpretasi manusia dan pengolahan data citra untuk penyimpanan,
transmisi
dan
representasi
untuk
persepsi
mesin
otonom
(Annadurai
&
Shanmugalakshmi, 2007).
2.2.1 Resizing
Resizing merupakan proses pengubahan ukuran citra, baik memperbesar ataupun
memperkecil resolusi citra (Pratt, 2007). Proses ini sering dilakukan pada pengolahan
citra untuk menormalisasi ukuran citra digital yang akan diproses sehingga memiliki
8
ukuran yang sama dan mempercepat proses pengolahan citra ketika ukuran citra
diperkecil.
2.2.2 Color Space Conversion
Konversi ruang warna (color space conversion) adalah proses pengubahan suatu ruang
warna ke ruang warna lainnya dengan tranformasi matematis. Konversi ruang warna
digunakan untuk mendapatkan channel warna yang mengandung informasi tertentu
dalam suatu citra.
2.2.2.1 RGB to Grayscale Conversion
Salah satu proses konversi ruang warna yang paling sering dilakukan adalah
grayscaling, yaitu proses pengubahan citra warna yang memiliki ruang warna RGB
menjadi citra keabuan. Proses ini mengubah 3 channel red, green dan blue menjadi 1
channel gray (keabuan) dengan transformasi matematis seperti persamaan 2.1 (Bradski
& Kaehler, 2008).
Dimana
:Y
= 0.299. + 0.587. + 0.114.
(2.1)
= citra hasil konversi RGB menjadi Grayscale
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.2.2 Normalized RGB
Normalized RGB sering disebut dengan warna murni. Proses normalisasi RGB
merupakan proses pengubahan nilai RGB dalam range 0 sampai 1 yang dibentuk secara
independen dari berbagai tingkat pencahayaan. Jumlah dari nilai red, green dan blue
channel yang telah dinormalisasi adalah 1. Ketiga channel yang telah dinormalisasi
tersebut tidak memiliki informasi yang signifikan dan dapat diabaikan, sehingga dapat
mengurangi dimensi ruang. Proses normalisasi RGB dilakukan dengan persamaan 2.2
sampai 2.4 (Ennehar, et al., 2010).
9
=
=
=
Dimana
: R’
+
+
+
+
+
(2.2)
(2.3)
+
(2.4)
= nilai red channel yang telah dinormalisasi pada piksel
G’
= nilai green channel yang telah dinormalisasi pada piksel
B’
= nilai blue channel yang telah dinormalisasi pada piksel
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.2.3 RGB to HSV Conversion
HSV (Hue, Saturation, Value) memiliki karakteristik utama dari warna tersebut, yaitu :
1. Hue, menyatakan warna yang sebenarnya, seperti merah, violet dan kuning, yang
digunakan untuk menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greeness) dan
sebagainya.
2. Saturation, terkadang disebut chroma, mewakili tingkat intensitas warna.
3. Value, merupakan kecerahan dari warna. Nilainya berkisar antara 0-100%. Apabila
nilainya 0 maka warnanya akan menjadi hitam. Semakin besar nilai value maka
semakin cerah dan muncul variasi-variasi baru dari warna tersebut.
Citra yang tertangkap oleh kamera web memiliki warna RGB. Untuk mengurangi
efek iluminasi pada sebuah citra, kita dapat mengkonversikan warna citra tersebut ke
colour space yang lain. Pada penelitian sebelumnya, Zarit et al. pada tahun 1999
membandingkan performa colour space dan mendapatkan kesimpulan bahwa HSV
colour space merupakan colour space terbaik untuk mendeteksi warna kulit. Adapun
persamaan yang digunakan untuk mengkonversi warna RGB ke HSV yaitu seperti
ditunjukkan pada
persamaan
www.docs.opencv.org) :
2.5 sampai 2.8
dibawah
ini
(diambil dari
10
=
= max ( , , )
( , , )
60( − )
− min( , ,
60( −
= 2+
− min( ,
⎨
⎪
60( −
⎪4 +
⎩
− min( ,
⎧
⎪
⎪
Dimana
:H
< 0,
,
0
,
)
)
,
, )
)
,
, )
=
(2.5)
≠0
(2.6)
=
=
=
+ 360
(2.7)
(2.8)
= nilai hue channel pada piksel
S
= nilai saturation channel pada piksel
V
= nilai value channel pada piksel
R
= nilai normalized red channel ada piksel
G
= nilai normalized green channel pada piksel
B
= nilai normalized blue channel pada piksel
2.2.2.4 RGB to YCbCr Conversion
YCbCr merupakan suatu ruang warna yang sering digunakan pada studio televisi eropa
dan untuk kompresi citra. Ruang warna ini memiliki 3 (tiga) channel, yaitu :
1. Y, merupakan komponen single yang menyimpan informasi luminance
2. Cb, merupakan komponen yang menyimpan informasi chrominance dan
merepresentasikan perbedaan antara komponen blue channel dan nilai referensi
3. Cr, merupakan komponen yang menyimpan informasi chrominance dan
merepresentasikan perbedaan antara komponen red channel dan nilai referensi
Dalam pendeteksian warna kulit yang bervariasi dan memiliki sensitivitas untuk
beberapa faktor seperti kondisi pencahayaan, karakteristik individu, etnis, karakteristik
kamera, dan sebagainya, pemilihan ruang warna sangatlah berpengaruh. Pada penelitian
sebelumnya, Premal & Vinsley pada tahun 2014 mendeteksi adanya kebakaran hutan
menggunakan ruang warna YCbCr dan menyimpulkan bahwa ruang warna ini sangat
11
baik mendeteksi warna walaupun dalam keadaan pencahayaan yang berubah-ubah,
karena ruang warna ini memisahkan antara luminance dan chrominance.
Adapun persamaan yang digunakan untuk mengkonversi warna RGB ke YCbCr
yaitu seperti ditunjukkan pada persamaan 2.9 sampai 2.11 dibawah ini (diambil dari
www.docs.opencv.org) :
= 0.299.
+ 0.587.
+ 0.114.
= ( − ). 0.713 +
= ( − ). 0.564 +
dimana
=
Keterangan :
128,
32768,
0.5,
(2.9)
(2.10)
(2.11)
8 −
16 −
floating − point
Y
= nilai luminance channel pada piksel
Cr
= nilai chrominance red channel pada piksel
Cb
= nilai chrominance blue channel pada piksel
R
= nilai red channel pada piksel
G
= nilai green channel pada piksel
B
= nilai blue channel pada piksel
2.2.3 Perbaikan Citra (Image Enhancement)
Tahap perbaikan citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra agar lebih mudah
diproses dan untuk menekankan karakteristik pada citra dengan cara memanipulasi
parameter pada citra. Perbaikan citra memungkinkan informasi yang ingin ditampilkan
atau diproses dari sebuah citra menjadi lebih baik dan jelas.
2.2.3.1 Erosion
Erosion atau erosi merupakan salah satu operasi morfologi citra yang menghitung nilai
minimum lokal berdasarkan area kernel atau structuring element. Operasi morfologi
citra merupakan teknik pengolahan citra yang didasari pada bentuk atau morfologi fitur
12
sebuah citra. Kernel atau structuring element merupakan matriks berukuran m x n yang
memiliki titik pusat.
Pada umumnya, proses erosi yang dilakukan pada sebuah citra menghasikan objek
yang lebih kecil dan menghilangkan titik-titik objek menjadi bagian dari background
berdasarkan kernel yang digunakan. Pada penelitian sebelumnya, Febriani, et al. pada
tahun 2014 menggunakan proses erosi untuk menghilangkan objek lain diluar area optic
disc dalam pengidentifikasian diabetic retinopathy melalui citra retina. Erosi dilakukan
dengan persamaan 2.12 (Moeslund, 2012).
Dimana
( , ) = ( , )⊖
(2.12)
: g(x,y) = citra hasil erosi dengan matriks x,y
f(x,y) = citra asal dengan matriks x,y
SE
= Structuring Element atau kernel
Gambar 2.1. Erosion : Mengambil Nilai Minimum Daerah Kernel B (Bradski &
Kaehler, 2008)
Gambar 2.1 menunjukkan bahwa proses erosi menghitung nilai minimum setiap
piksel dari citra asal A yang berada di daerah kernel B dan menghasilkan gambar baru
dengan cara menggantikan nilai titik pusat kernel dengan nilai minimum yang
didapatkan. Perhitungan akan dilakukan pada setiap piksel citra asal A (Bradski &
Kaehler, 2008).
13
2.2.3.2 Dilation
Dilation merupakan kebalikan dari proses erosi. Dilation atau dilasi merupakan salah
satu operasi morfologi citra yang menghitung nilai maksimum lokal berdasarkan area
kernel atau structuring element. Pada umumnya, proses dilasi yang dilakukan pada
sebuah citra menghasikan objek yang lebih besar dan meleburkan titik-titik objek
menjadi bagian dari objek berdasarkan kernel yang digunakan. Dilasi dilakukan
dengan persamaan 2.13 dibawah ini (Moeslund, 2012).
Dimana
( , ) = ( , )⊕
(2.13)
: g(x,y) = citra hasil erosi dengan matriks x,y
f(x,y) = citra asal dengan matriks x,y
SE
= Structuring Element atau kernel
Gambar 2.2. Dilation : Mengambil Nilai Maximum Daerah Kernel B (Bradski &
Kaehler, 2008)
Gambar 2.2 menunjukkan bahwa proses dilasi menghitung nilai maksimum setiap
piksel dari citra asal A yang berada di daerah kernel B dan menghasilkan gambar baru
dengan cara menggantikan nilai titik pusat kernel dengan nilai maksimum yang
didapatkan. Perhitungan akan dilakukan pada setiap piksel citra asal A (Bradski &
Kaehler, 2008).
14
2.2.3.3 Gaussian Blur
Blurring (pengaburan), sering juga disebut smoothing, merupakan pemerataan nilai
piksel-piksel tetangga yang menghilangkan detail halus dari suatu citra. Pada penelitian
ini, teknik blurring yang digunakan adalah Gaussian Blur. Gaussian Blur merupakan
teknik pengaburan suatu citra menggunakan fungsi Gaussian, yang digunakan untuk
mengurangi noise pada citra dan mengurangi detail (Nayakwadi & Pokale, 2014).
Gaussian blur telah banyak digunakan pada penelitian sebelumnya, seperti pada
penelitian yang dilakukan oleh Zhaoxue, et al. pada tahun 2008 yang melakukan
segmentasi bentuk hati secara otomatis pada CT (Computerized Tomography) Image
berdasarkan Gaussian blurring pada citra biner. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan
bahwa Gaussian Blur cukup efisien sebagai langkah awal untuk digunakan perfusi hati
berdasarkan citra CT abdomen.
Persamaan fungsi Gaussian untuk satu dimensi ditunjukkan pada persamaan
2.14.
( ) =
√
(2.14)
Maka untuk citra dua dimensi, persamaan fungsi Gaussian berubah menjadi
seperti ditunjukkan pada persamaan 2.15.
( , ) =
Dimana
(2.15)
: G(x) = citra hasil Gaussian Blur
2.2.4 Thresholding
Thresholding merupakan teknik binerisasi yang digunakan untuk mengubah citra
keabuan menjadi citra biner. Thresholding dapat digunakan dalam proses segmentasi
citra untuk mengidentifikasi dan
memisahkan
objek
yang
diinginkan
dari
background berdasarkan distribusi tingkat keabuan atau tekstur citra (Liao, et al.,
15
2001). Proses thresholding menggunakan nilai batas (threshold) untuk mengubah
nilai piksel pada grayscale image menjadi hitam atau putih.
Teknik thresholding telah banyak dilakukan pada penelitian sebelumnya, seperti
penelitian yang dilakukan oleh Du & Chang pada tahun 2002 yang melakukan proses
thresholding pada video untuk mendeteksi teks. Pada penelitian ini disimpulkan bahwa
teknik thresholding sudah umum digunakan untuk mendeteksi dokumen dan dapat
mengatasi background yang kompleks pada citra keabuan. Adapun beberapa tipe
thresholding yang dapat diimplementasikan pada sebuah citra keabuan, yaitu :
1. Threshold Binary
Pada jenis threshold ini, jika nilai piksel pada citra lebih besar dari nilai threshold,
maka nilai piksel akan diganti dengan nilai maxval, sebaliknya jika nilai piksel citra
keabuan lebih kecil dari threshold maka nilai piksel akan diganti dengan 0 (hitam).
Operasi threshold binary dapat dilakukan dengan persamaan 2.16.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
,
0
( , )> ℎ
ℎ
(2.16)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary
thresh
= nilai threshold
maxVal
= nilai maksimum yang akan digunakan
Proses threshold binary dapat diilustrasikan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3. Threshold Binary (diambil dari www.docs.opencv.org)
2. Threshold Binary Inverted
Jenis threshold ini adalah kebalikan dari threshold binary. Threshold binary
inverted akan mengganti nilai piksel menjadi nilai 0 jika nilai piksel citra keabuan
lebih kecil dari threshold, sebaliknya jika nilai piksel pada citra keabuan lebih besar
16
dari nilai threshold maka nilai piksel akan diganti dengan nilai maxval. Operasi
threshold binary inverted dapat dilakukan dengan persamaan 2.17.
( , ) = 0,
Dimana
: src(x,y)
( , )> ℎ
ℎ
(2.17)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
maxVal
= nilai maksimum yang akan digunakan
Proses threshold binary inverted dapat diilustrasikan pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Threshold Binary Inverted (diambil dari www.docs.opencv.org)
3. Threshold Truncate
Pada jenis threshold ini, nilai maksimum pada piksel adalah nilai threshold. Jika
nilai piksel pada citra keabuan lebih besar, maka nilai tersebut akan dipotong.
Operasi threshold truncate dapat dilakukan dengan persamaan 2.18.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
ℎ
ℎ
,
( , )> ℎ
( , )
ℎ
(2.18)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.5 .
17
Gambar 2.5. Threshold Truncate (diambil dari www.docs.opencv.org)
4. Threshold to Zero
Threshold to zero akan menggantikan nilai piksel menjadi 0 (hitam) jika nilai piksel
pada citra keabuan lebih kecil daripada nilai threshold. Operasi threshold to zero
dapat dilakukan dengan persamaan 2.19.
( , ) =
Dimana
: src(x,y)
( , ),
0
( , )> ℎ
ℎ
(2.19)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6. Threshold to Zero (diambil dari www.docs.opencv.org)
5. Threshold to Zero Inverted
Jenis threshold ini merupakan kebalikan dari threshold to zero. Threshold to zero
inverted akan menggantikan nilai piksel menjadi 0 (hitam) jika nilai piksel pada
citra keabuan lebih besar daripada nilai threshold. Operasi threshold to zero dapat
dilakukan dengan persamaan 2.20.
( , ) =
0,
( , )> ℎ
( , )
ℎ
(2.20)
18
Dimana
: src(x,y)
= citra keabuan yang akan diproses
dst(x,y)
= citra hasil threshold binary inverted
thresh
= nilai threshold
Proses threshold binary truncate dapat diilustrasikan pada Gambar 2.7.
Gambar 2.7. Threshold to Zero Inverted (diambil dari www.docs.opencv.org)
2.2.5 Inversi
Inversi merupakan proses negatif pada citra, dimana setiap nilai piksel pada citra dibalik
dengan acuan threshold yang diberikan (Febriani, 2014). Pada umumnya, proses inversi
yang dilakukan pada sebuah citra untuk memperjelas warna putih atau abu-abu pada
bagian gelap. Pada penelitian sebelumnya, Febriani, et al. pada tahun 2014
menggunakan proses inversi untuk melakukan proses perkalian citra dengan citra hasil
proses contrast stretching agar menghasilkan citra optic disc yang tereliminasi dalam
pengidentifikasian diabetic retinopathy melalui citra retina. Untuk citra 8 bit, proses
inversi dilakukan dengan persamaan 2.21.
Dimana
: src(x,y)
dst(x,y)
2.3
( , ) = 255 −
( , )
(2.21)
= nilai piksel pada citra input
= nilai piksel pada citra setelah proses inversi
Average Background
Metode average background pada dasarnya menghitung nilai rata-rata dan standard
deviasi dari setiap piksel yang didefinisikan sebagai model background. Metode ini
merupakan salah satu cara yang dapat mengatasi kelemahan pada proses background
subtraction (Bradski & Kaehler, 2008). Average background telah digunakan
sebelumnya pada penelitian sebelumnya, seperti pada tahun 2015, Goswami, et al.
19
melakukan penelitian untuk mendeteksi kejadian yang tidak biasa terjadi di sekitar
mesin ATM, guna untuk meningkatkan keamanan ATM. Pada penelitian ini
disimpulkan bahwa metode ini dapat membantu mempercepat performa sistem
pendeteksi walaupun hanya menggunakan kamera yang memiliki resolusi yang rendah.
Ada empat tahap yang dilakukan pada metode ini yaitu :
1. Mengakumulasikan atau mengumpulkan frame-frame video dengan jarak waktu
tertentu
2. Melakukan proses frame differencing pada frame-frame video yang telah
diakumulasikan, lalu mencari nilai rata-rata piksel yang berbeda diantara frame
3. Segmentasi citra background dengan proses thresholding
4. Inversi citra hasil thresholding
Seperti yang telah dijabarkan diatas, terdapat proses frame differencing dan
background subtraction pada metode average background. Berikut ini adalah
penjelasan tentang kedua teknik tersebut.
2.3.1 Background Subtraction
Background subtraction merupakan proses untuk mendeteksi pergerakan atau
perbedaan signifikan yang terjadi pada frame video ketika dibandingkan dengan citra
referensi. Tujuan dari background subtraction yaitu untuk memisahkan objek dan
background sehingga gerakan dari sebuah objek dapat terdeteksi.
Teknik ini mendefinisikan frame video pertama sebagai background lalu
mendeteksi perbedaan yang terjadi pada frame-frame selanjutnya, sehingga dapat
didefinisikan sebagai pergerakan objek. Proses background subtraction dilakukan
dengan persamaan 2.22 dan 2.23 dibawah ini (Alex & Wahi, 2014).
( , ) =
( , ) =
Dimana
1∶
0∶
( , )− ( , )
( , )>
( , ) ≤
: Rk (x,y) = citra hasil perbedaan frame
fk (x,y) = citra frame
B (x,y) = citra background
T
= nilai threshold
(2.22)
(2.23)
20
Background subtraction memiliki kelebihan yaitu mudah untuk diimplementasi dan
cepat, namun juga memiliki kekurangan ketika terjadi perubahan iluminasi atau
pencahayaan pada video karena juga akan terdefinisi sebagai perbedaan piksel (Bradski
& Kaehler, 2008). Teknik background subtraction telah digunakan pada penelitian
sebelumnya, seperti penelitian yang dilakukan oleh Intachak & Kaewapichai pada tahun
2011, yang menggunakan teknik tersebut untuk video traffic monitoring.
2.3.2 Frame Differencing
Frame differencing adalah suatu teknik sederhana yang yang digunakan untuk
mendeteksi perbedaan piksel antara dua frame video. Teknik ini biasanya digunakan
untuk mendeteksi pergerakan objek berdasarkan perbedaan piksel yang terjadi pada dua
frame video dengan interval waktu yang singkat. Untuk mengetahui perbedaan frame
video yang terjadi dilakukan perhitungan matematis dengan persamaan 2.24 sampai
2.26 (Alex & Wahi, 2014).
Differential :
=
−
,
( −
0
−
| ,
(
0
Negative Differential :
=
|
Fully Differential :
Dimana
: Dk
= |
−
−
)>0
)>0
|
(2.24)
(2.25)
(2.26)
= hasil citra frame differencing
fk
= citra frame
fk-1
= citra frame sebelumnya dengan interval waktu
Teknik frame differencing juga telah digunakan dalam penelitian sebelumnya
seperti penelitian yang dilakukan oleh Kang & Hayes pada tahun 2015. Pada penelitian
ini, teknik frame differencing digunakan dalam pengenalan wajah untuk personalisasi
kendaraan.
21
2.4 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses yang menonjolkan ciri atau karakteristik pada suatu
citra yang mengandung informasi penting untuk proses pengklasifikasian ataupun
analisa data citra. Tujuan dari proses ekstraksi fitur adalah untuk meningkatkan
efektivitas dan efisiensi dari proses analisa ataupun pengklasifikasian. Salah satu teknik
computer vision untuk mengekstraksi fitur adalah dengan teknik pendeteksian contour,
convex-hull dan convexity defects.
Pada penelitian sebelumnya, Youssef, et al. pada tahun 2010 menggunakan teknik
tersebut untuk mengekstraksi fitur yang terdapat pada citra yang tertangkap oleh kamera
dalam pengenalan aktifitas manusia yang dapat digunakan untuk pengawasan ataupun
analisa medis. Berikut ini adalah penjelasan tentang ekstraksi fitur menggunakan
contour, convex-hull dan convexity defects.
2.4.1 Contour
Kontur (contour) dapat didefinisikan sebagai suatu keadaan yang terjadi karena adanya
perubahan intensitas pada piksel-piksel yang bertetangga. Dengan adanya perubahan
intensitas ini, maka titik-titik tepi (edge) pada citra dapat terdeteksi. Kontur juga dapat
didefinisikan sebagai urutan titik yang dapat menguraikan bentuk atau region
(Williamson, A, 2014). Gambaran contour dapat dilihat pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8. Contour (Dhawan & Honrao, 2013)
2.4.2 Convex-Hull
Convex-hull merupakan garis luar yang melingkupi seluruh titik-titik kontur (contour).
Gambaran contour dapat dilihat pada Gambar 2.9.
22
Gambar 2.9. Convex-Hull (Dhawan & Honrao, 2013)
2.4.3 Convexity Defects
Convexity defects merupakan titik atau vector yang diperoleh dari titik contour dan
garis convex-hull. Convexity defects direpresentasikan dengan 4 (empat) elemen titik
atau vector, yaitu :
1. Start_index, yaitu titik kontur yang mendefinisikan permulaan dari defects
2.
End_index, yaitu titik kontur yang mendefinisikan akhir dari defects
3. Farthest_index, yaitu titik terjauh dari garis convex-hull ke titik kontur
4. Fix_depth, yaitu perkiraan fixed-point dari jarak antara titik terjauh dari garis
convex-hull ke titik kontur.
Gambaran convexity defects dapat dilihat pada Gambar 2.10.
Gambar 2.10. Convexity Defects (Dhawan & Honrao, 2013)
23
2.4.4 Moment
Moment
merupakan karakteristik
dari
titik
kontur
yang
dihitung
dengan
mengintegrasikan seluruh piksel dari titik kontur. Momen biasanya digunakan untuk
memandingkan dua titik kontur. Pada umumnya, moment dari sebuah titik kontur
didefinisikan sebagai persamaan 2.27 sebagai berikut (Bradski & Kaehler, 2008).
,
Dimana :
m
= moment
p
= x-order
q
= y-order
n
= batas kontur
= ∑
( , )
(2.27)
I(x,y) = citra hasil ekstraksi fitur
2.4.5 Center of Gravity
Center of Gravity (CoG) adalah titik tengah dari sebuah objek yang terdeteksi dari citra
hasil ekstraksi fitur. Pada penelitian sebelumnya, Ling, et al. pada tahun 2013
memanfaatkan informasi dari titik center of gravity untuk menilai kemampuan
keseimbangan tubuh manusia pada postur statis dan disimpulkan bahwa titik center of
gravity pada tubuh manusia sangat baik dalam memberikan informasi tentang
keseimbangan tubuh.
Titik CoG dapat diperoleh dari momen setiap titik kontur yang terdeteksi. Untuk
menghitung titik center of gravity dapat dilakukan dengan persamaan 2.28 sebagai
berikut (diambil dari www.docs.opencv.org) :
=
Dimana :
,
=
x
= koordinat x titik center of gravity
y
= koordinat y titik center of gravity
m10 = moment dengan x-order 1 dan y-order 0
m01 = moment dengan x-order 0 dan y-order 1
m00 = panjang piksel dari kontur
(2.28)
24
2.5 OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah sebuah API (Application
Programming Interface) library yang menyediakan struktur data dan algoritma yang
cepat dan efisien serta dapat digunakan untuk pengolahan citra dan real-time computer
vision (Bradski & Kaehler, 2008).
Adapun 5 library yang terdapat pada OpenCV, yaitu :
1. CV, merupakan komponen yang berisikan algoritma dasar pengolahan citra digital
dan computer vision yang lebih tinggi.
2. ML, merupakan komponen yang berisikan pustaka dari machine learning untuk
pengklasifikasian statistical dan clustering tools yang mencakup algoritma seperti
berikut :
a. Naïve Bayes Classifier
b. K-nearest Neighbor Algortithm
c. Support Vector Machine
d. Decision Tree
e. Boosting
f. Random Forest
g. Expectation Maximization
h. Neural Network
3. HighGUI, berisi fungsi-fungsi I/O untuk penyimpanan dan pembacaan video atau
gambar.
4. CXCORE, berisi struktur data, support XML dan fungsi-fungsi grafis.
5. CvAux, berisi both defunct areas dan algoritma eksperimental.
Library OpenCV juga banyak digunakan pada penelitian sebelumnya di berbagai
bidang, seperti medis, monitoring, HCI (human-computer interaction), dll. Pada tahun
2009, Wu menggunakan library ini untuk mendeteksi pergerakan manusia dalam sistem
pengamanan bank. Selanjutnya penelitian yang berhubungan dengan medis dilakukan
oleh Li, et al. pada tahun 2012, yaitu mendeteksi dan menghitung jumlah spermatozoa
dalam sebuah video klip. Dari kedua penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa
dengan menggunakan fungsi-fungsi yang terdapat pada OpenCV dapat berhasil
menghasilkan akurasi yang baik dalam pengolahan citra.
25
2.6 Penelitian Terdahulu
Penelitian tentang pengenalan gerakan tangan (hand gesture recognition) dalam
interaksi manusia-komputer telah banyak dilakukan dengan beberapa metode. Pada
umumnya pengenalan gerakan tangan ini diimplementasikan untuk bahasa isyarat (sign
language), robotik, virtual reality, permainan, dan lain-lain. Seperti yang telah
dijelaskan sebelumnya, pengenalan gerakan tangan terbagi atas dua jenis yaitu
pengenalan gerakan tangan statis dan pengenalan gerakan tangan dinamis.
Pada tahun 2014, Ramjan, et al. menggunakan algoritma Blob Detection COG untuk
ekstraksi fitur dan Template/Pattern Matching untuk mengenali gerakan tangan
dinamis. Penelitian ini diimplementasikan untuk menulis pada notepad menggunakan
gerakan tangan dengan fasilitas ekstra dengan berbagai bahasa seperti bahasa Jepang,
Gujarati, Tamil, Kanada, dsb.
Pada penelitian lainnya juga telah dilakukan untuk pengenalan gerakan tangan
statis. Jalab, A. H. pada tahun 2012 menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengenali
gerakan tangan secara statis. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah algoritma
Wavelet Network dan Artificial Neural Network (ANN). Dalam tahap uji coba,
dilakukan pengujian 60 citra gerakan tangan dengan jumlah noise Gaussian yang
berbeda-beda dan dibagi menjadi 6 kelas. Adapun tingkat akurasi hasil uji coba tersebut
yaitu 97%. Selanjutnya pada tahun 2013, Nagarajan & Subashini melakukan penelitian
untuk mengenali bahasa isyarat huruf alphabet sesuai dengan American Sign Language
dengan menggunakan metode Edge Oriented Histogram untuk ekstraksi fitur dan
menggunakan algoritma Multiclass SVM untuk mengenali gerakan tangan statis. Pada
penelitian ini didapat kesimpulan bahwa algoritma Multiclass SVM dapat memberikan
akurasi yang baik sebesar 93.75% dalam mengklasifikasikan gerakan tangan statis.
Namun pada penelitian yang telah disebutkan sebelumnya, diperlukan banyak
waktu dan kapasitas untuk melatih pengklasifikasian dalam pengenalan objek tertentu
pada algoritma yang digunakan. Semakin banyak data pelatihan yang digunakan,
semakin besar tingkat akurasi yang didapatkan (Williamson, 2014). Selanjutnya pada
tahun 2014, Nayana & Kubakaddi menggunakan metode yang sederhana yaitu Finger
Counting melalui ekstraksi fitur dari teknik computer vision yaitu contour, convex-hull
dan convexity defects untuk pengenalan gerakan tangan statis. Dari kedua penelitian
26
tersebut dapat disimpulkan bahwa teknik computer vision sangat mudah dan cepat untuk
diimplementasi dalam pengenalan gerakan tangan.
Yesugade, et al. pada tahun 2014 juga meneliti tentang pengenalan gerakan tangan
dengan menggunakan metode sederhana yaitu Blob Detection untuk ekstraksi fitur
untuk pengenalan gerakan tangan. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan pengenalan
gerakan tangan dalam berbagai fungsionalitas seperti mouse control, kalibrasi singlepointer, kalibrasi multi-pointer, winamp control dan gaming control. Namun pada
penelitian ini terdapat batasan dalam keadaan background dan kondisi pencahayaan.
Penelitian terkait lainnya dilakukan oleh Yi & Liangzhong pada tahun 2010, yaitu
mendeteksi objek yang bergerak dengan menggunakan metode average background.
Pada penelitian ini disimpulkan bahwa metode tersebut dapat mendeteksi background
dengan tingkat kompleksitas dalam komputasi yang rendah. Rangkuman dari penelitian
terdahulu dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
No.
1
Peneliti
(Tahun)
Ramjan, et al
(2014)
Metode
Ekstraksi Fitur :
Blob Detection COG
Recognition :
Template/Pattern
Matching
2
Jalab, A.H.
(2012)
Ekstraksi Fitur :
Wavelet Network
Klasifikasi :
Artificial Neural
Network (ANN)
3
Nagarajan &
Subashini
(2013)
Ekstraksi Fitur :
Edge Oriented
Histogram,
Recognition :
Multiclass SVM
Keterangan
Pengenalan gerakan tangan
dinamis
Fungsi : untuk menulis pada
notepad menggunakan gerakan
tangan
Dapat membedakan gerakan
dengan baik, namun
menghabiskan waktu yang
cukup lama dalam proses
training
Pengenalan gerakan tangan
statis
Akurasi : 97%
Dapat membedakan gerakan
dengan baik, namun memakan
waktu yang cukup lama dalam
proses training
Pengenalan gerakan tangan
statis
Fungsi : untuk mengenali
bahasa isyarat huruf alphabet
sesuai dengan American Sign
Language
Akurasi SVM : 93,75%
27
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu (lanjutan)
No.
Peneliti
(Tahun)
4
Nayana &
Kubakaddi
(2014)
5
Yesugade, et al
(2014)
6
Yi &
Liangzhong
(2014)
Metode
Keterangan
Semakin besar tingkat
pembelajaran SVM, semakin
besar pula tingkat akurasi yang
dihasilkan. Namun hal ini
menghabiskan watu yang cukup
lama untuk proses training
contour, convex-hull Pengenalan gerakan tangan
dan convexity defects
statis
Fingertips Counting merupakan
metode yang sederhana, cepat
dan mudah untuk
diimplementasi
Blob Detection
Pengenalan gerakan tangan
statis
Berfokus pada pemanfaatan
pengenalan gerakan tangan
dalam berbagai fungsionalitas
Average Background Pendeteksian background
Berfokus pada penggunaan
metode yang memiliki
kompleksitas dalam komputasi
yang rendah
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian terdahulu adalah penelitian
ini berfokus pada kesederhanaan metode dan kemudahan pengguna dalam kebebasan
penggunaan. Berikut ini adalah metode beserta alasan penggunaan metode yang akan
diterapkan pada penelitian ini.
Menggunakan kombinasi ruang warna HSV dan YCbCr, yaitu HSCbCr untuk
mendeteksi warna kulit, sehingga pengguna tidak perlu menggunakan alat
seperti Kinect ataupun data glove.
Menggunakan metode average background untuk menangani kondisi
background yang tidak diperlukan, sehingga dapat mempercepat proses
pengenalan gerakan tangan.
Menggunakan teknik-teknik computer vision seperti contour, convex-hull dan
convexity defects karena mudah dan cepat diimplementasi.