GDL

Implementation of Histogram of Oriented Gradient to Detect and Follow Face Objects

Tugas Akhir, 033 / 2018 / TEL
Undergraduate Theses from JBPTPPOLBAN / 2019-05-22 14:02:39
Oleh : Fatur Rahman - 151311041 (fatur.rahmanapril@gmail.com)
Dibuat : 2019-05-22, dengan 4 file

Keyword : Histogram of Oriented Gradient, SVM Classifier, Arduino Uno, image processing, Matlab
Subjek : Histogram of Oriented Gradient, SVM Classifier, Arduino Uno, image processing, Matlab

Pada saat ini peran manusia sudah banyak digantikan oleh teknologi yang sangat canggih dimana setiap detiknya semua yang berkaitan dengan teknologi memiliki perkembangan yang sangat pesat, tetapi dijaman canggih ini masih banyak yang mengabaikan teknologi yang sudah ada, contohnya penjagaan pada pintu masuk kios – kios besar yang masih menggunakan jasa manusia. Dalam proyek akhir ini membuat alat yang dapat mendeteksi dan mengikuti objek seperti indera penglihatan pada manusia dimana indera penglihatan ini sebagai kamera / webcam. Kamera / webcam akan mengikuti pergerakan dari wajah manusia yang tertangkap oleh kamera dengan menggunakan metode pembacaan feature HOG. Kamera ini digunakan sebagai sensor gambar objek wajah yang sudah di proses gambarnya terlebih dahulu dengan mengubah data gambar digital menjadi data binner dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient. Kamera akan mengambil titik tengah pada objek wajah dengan mencari nilai titik tengah sumbu X,Y. Pengambilan data dari kamera menggunakan image processing. Pergerakan kamera menggunakan dua buah motor servo, dimana satu servo sebagai pembaca sumbu X dan satu lagi untuk sumbu Y, mikrokontroler yang digunakan yaitu Atmega328p dimana motor servo akan bergerak mengikuti wajah yang di perintah dari syntak Arduino Uno, Aplikasi yang digunakan yaitu Matlab dimana Matlab ini digunakan sebagai pemprosesan image processing juga metode Histogram of Oriented Gradient, kemudian untuk mengaplikasikannya dibutuhkan sebuah classifier dengan menggunakan SVM (Support Vector Machine), SVM Classifier digunakan untuk menemukan garis pemisah antara fitur vektor positif dengan fitur vektor negative yang sebelumnya hasil ubah dari fitur HOG. pada alat ini sumbu X akan bergerak tidak melebihi dari 170 derajat dan sumbu Y tidak melebihi dari 70 derajat dimana titik tengah dari sumbu X dan Y masing-masing adalah 85 derajat untuk sumbu X dan 35 derajat untuk sumbu Y disaat alat dalam kondisi awal. Kamera akan mengikuti pergerakan objek wajah pada keadaan cahaya terang, cukup terang, kurang pencahayaan dengan jarak pusat kamera dengan objek wajah sebesar 200-300m. Kata Kunci: Histogram of Oriented Gradient, SVM Classifier, Arduino Uno, image processing, Matlab.

Deskripsi Alternatif :

At this time the role of humans has been replaced by a very sophisticated technology where every second all that is related to technology has a very rapid development, but this sophisticated era is still much to ignore existing technology, for example, guarding at the entrance of large kiosks still using human services. In this final project create tools that can detect and follow objects such as the sense of sight in humans where the senses of this vision as a camera / webcam. The camera / webcam will follow the movement of the human face captured by the camera using the HOG feature reading method. This camera is used as a sensor image object that has been in the image process first by converting the digital image data into binner data using the Histogram of Oriented Gradient method. The camera will take a midpoint on the face object by searching the value of the midpoint of X axis, Y. Capturing data from camera using image processing. Camera movement using two servo motors, where one servo as X axis reader and another for Y axis, the microcontroller used is Atmega328p where the servo motor will move following the face in the command of the Arduino Uno syntax, Application used is Matlab where Matlab is used as image processing processing is also a method of Histogram of Oriented Gradient, then to apply it a classifier is needed by using SVM (Support Vector Machine), the SVM Classifier is used to find the dividing line between the positive vector features and the negative vector features previously changed from the HOG feature. In this tool the X axis will move not more than 170 degrees and the Y axis does not exceed from 70 degrees where the midpoint of X and Y axis are 85 degrees for the X and 35 degrees axis respectively for Y axis while the tool is in initial condition. The camera will follow the movement of face objects in bright light conditions, bright enough, lack of lighting with the center of the camera with a face object of 200-300m. Keywords: Histogram of Oriented Gradient, SVM Classifier, Arduino Uno, image processing, Matlab.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

Properti	Nilai Properti
ID Publisher	JBPTPPOLBAN
Organisasi
Nama Kontak	Erlin Arvelina
Alamat	Jl. Trsn. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga
Kota	Bandung
Daerah	Jawa Barat
Negara	Indonesia
Telepon	022 201 3789 ext. 168, 169, 239
Fax	022 201 3889
E-mail Administrator	erlin.arvelina@polban.ac.id
E-mail CKO	erlin.arvelina@polban.ac.id