Moving Object Tracking Using CAMSHIFT and SURF Algorithm

Abstract

Penjejakan objek bergerak (moving object tracking) sebagai sebuah permasalahan yang berperan penting dalam bidang computer vision dan secara luas dapat diterapkan dalam banyak aplikasi dunia nyata seperti pengawasan otomatis, human pose estimation, navigasi kendaraan, pemantauan lalu lintas, dan robot vision. Moving object tracking membutuhkan metode yang memiliki akurasi dan ketahanan yang baik terhadap perubahan yang terjadi pada objek. �?� Penelitian ini membangun sebuah aplikasi untuk membandingkan Algoritma Camshift (Continuosly Adaptive Mean-Shift) dan Algoritma SURF (Speeded Up Robust Feature). Aplikasi dapat melakukan penjejakan dengan menggunakan kedua metode sekaligus. Pengujian dilakukan dengan lima kondisi pergerakan objek yang berbeda pada tiga warna latar belakang berbeda untuk membandingkan waktu komputasi dan akurasi dari kedua metode. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi Camshift lebih baik dibanding Surf, sementara untuk waktu komputasi Surf mengungguli Camshift.