Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) Dalam Mendeteksi Manusia
| Main Authors: | MUNAWAROH, YOLINDA FATIMAH, CIKSADAN, -, SALAMAH, IRMA |
|---|---|
| Format: | Article PeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI - INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.polsri.ac.id/4346/1/Cover%20Prosiding%20SENIATI.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4346/2/SENIATI%2003%20FEBRUARI%202018.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4346/3/DAFTAR%20ISI%20SENIATI.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4346/4/YOLINDA%20FATIMAH.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4346/ |
Daftar Isi:
- Panjangnya antrian pengunjung ditempat umum menjadi masalah tersendiri yang hanya terjadi pada jam tertentu dan tidak bisa kita duga. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pemantau yang dapat menghitung jumlah orang sehingga dapat dicarikan solusi dari panjang antrian tersebut. Penulis membandingkan keakuratan dari algoritma Histogram of Oriented Gradient dengan algoritma Gaussian Mixture Model dalam mendeteksi dan menghitung objek dengan jarak yang berdekatan. Dari hasil perbandingan algoritma Histogram of Oriented Gradient lebih efektif digunakan sebagai pendeteksi karena pada 5 orang yang berdekatan algoritma Histogram of Oiented Gradient memiliki akurasi sebanyak 80% sedangkan pada Algoritma Gaussian Mixture Model memiliki akurasi sebanyak 0% .