Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) Dalam Mendeteksi Manusia

MUNAWAROH, YOLINDA FATIMAH and CIKSADAN, - and SALAMAH, IRMA (2018) Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) Dalam Mendeteksi Manusia. Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2018, 4 (2). pp. 251-255. ISSN 2085-4218

[img]
Preview
Text (Cover)
Cover Prosiding SENIATI.pdf

Download (204kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Kata Pengantar & Susunan Panitia)
SENIATI 03 FEBRUARI 2018.pdf

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text (Daftar Isi)
DAFTAR ISI SENIATI.pdf

Download (171kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Analisa Perbandingan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan GMM)
YOLINDA FATIMAH.pdf

Download (586kB) | Preview

Abstract

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% .

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Deteksi manusia, histogram of oriented gradient, gaussian mixture model
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Telecommunication Engineering > Proceeding and Seminar
Depositing User: Mrs Trisni Handayani
Date Deposited: 05 Mar 2018 02:01
Last Modified: 05 Mar 2018 02:01
URI: http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/4346

Actions (login required)

View Item View Item