PERBANDINGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION UNTUK MOTION DETECTION

Deteksi gerakan merupakan subjek penting dalam bidang computer vision. Telah banyak aplikasi yang menggunakan deteksi gerakan, contohnya sistem yang digunakan pada aplikasi video pengawas, kompresi video, monitoring traffic, perhitungan kecepatan, dan lain-lain. Motion detection secara umum dilakukan melalui tiga tahapan. Pertama, di dalam mendeteksi gerakan adalah proses identifikasi komponen background. Kedua, dilakukan proses pengurangan frame terhadap background untuk mengisolasi komponen gerakan pada citra. Ketiga, dilakukan perbandingan hasil pengurangan dengan Threshold yg telah di tentukan. Proses segmentasi background dilakukan menggunakan beberapa metode. Beberapa metode tersebut adalah metode Background Subtraction dengan Static Background, Mean Filter, dan Running Average. Metode-metode tersebut dibandingkan untuk mendapatkan atau menentukan metode terbaik dalam mendeteksi gerakan. Dari proses yang telah dilakukan menggunakan Benchmart Dataset terdiri dari 7 data yaitu Bootstrap, Camouflage, MovedObject, ForegroundAperture, TimeOfDay, LightSwitch, dan WavingTrees yang masing-masing telah memiliki GroundTruth. Dapat disimpulkan bahwa proses pengambilan background terbaik adalah metode Background Subtraction dengan Static Background dengan nilai presentasi tertinggi yaitu 88,6%.