Aplikasi Principle Component Analysis (PCA) Untuk Mempercepat Proses Pendeteksian Obyek Pada Sebuah Image

Liliana, (2009) Aplikasi Principle Component Analysis (PCA) Untuk Mempercepat Proses Pendeteksian Obyek Pada Sebuah Image. In: SNASTI, 02-12-2009 - 02-12-2009, Surabaya - Indonesia.

PDF Download (229Kb)

Abstract

Mendeteksi sebuah obyek pada sebuah image merupakan aplikasi umum dalam komputer vision. Alat-alat bantu keamanan sangat membutuhkan aplikasi komputer vision, terutama untuk diaplikasikan secara real time. Kendala utama yang sering digunakan adalah metode yang menghasilkan perhitungan yang akurat membutuhkan waktu proses yang cukup besar. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode pencocokan image yang cepat. Pencocokan image tanpa metode tertentu akan membutuhkan waktu semakin besar seiring dengan besarnya ukuran image yang dibandingkan. Hal ini disebabkan oleh cara perbandingannya, yaitu setiap pixel dibandingkan satu per satu. PCA adalah salah satu metode yang digunakan untuk memperkecil dimensi dari sekumpulan data. Dengan diaplikasikannya PCA pada proses pencocokan image, maka ukuran image yang besar bukan lagi menjadi faktor pembanding. PCA akan menghasilkan komponen-komponen pembanding baru, yang signifikan sebagai pembanding dan dalam jumlah yang jauh lebih sedikit. Dari hasil uji coba, dapat disimpulkan bahwa dengan data yang homogen, maka pencocokan dengan menggunakan PCA akan lebih akurat dibandingkan jika menggunakan data yang lebih bervariasi. Waktu pencocokan hanya terpaut sedikit karena ukuran image yang tidak terlalu besar. Jika ukuran image input semakin besar, maka waktu yang dibutuhkan untuk proses pencocokan juga akan semakin meningkat.

Actions (login required)