Pendeteksian Multi Objek Menggunakan Template Matching
Keywords:
Template Matching,, Correlation, Object Detection, ImageAbstract
Object is a conceptual form or object that exists in our environment, object tracking aims to detect and follow the position of a desired moving object, object tracking is needed by various kinds of vision based applications such as human computer interfaces, video compression/communication and security systems. Template matching is a method used to measure the similarity of an image with a template image, by searching for certain features of both. The similarity of two images can be calculated by calculating the correlation value. The researcher identified that the problems faced were: there was no research that applied a method to detect multi-object objects. The purpose of this study is to apply the template matching method to detect multi-object objects, namely character objects, faces and objects in the form of animals. The results of this study prove that template matching can detect multi-object objects.
References
Budianto, A., Maryono, D., & Ariyuana, R. (2018). Perbandingan K-Nearest Neighbor (KNN) Dan Support Vector Machine (SVM) Dalam Pengenalana Karakter Plat Kendaraan Bermotor. Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan, 1-9.
Chrisdwianto, T. O., Fitriyah, H., & Widasari, E. R. (2018). Perancangan Sistem Deteksi dan Pengenalan Rambu Peringatan Menggunakan Metode Template Matching. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1265-1274.
Hidayat, D. (2022). Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 98-103.
Ilmi, A., Razka, M. H., Wiratomo, D. S., & Prasvita, D. S. (2021). Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Apel Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Warna HSV. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), 176-182.
Jumadi, J., Akbar, A. A., & Septiawan, S. E. (2020). Implementasi Metode Template Matching Untuk Klasifikasi Citra Anggrek Pensil Bengkulu. Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK), 1.
Prabowo, D. A., Abdullah, D., & Manik, A. (2018). Deteksi Dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking. Jurnal Pseudocode, 85-91.
Putri, R. E., Matulatan, T., & Hayaty, N. (2019). Sistem Deteksi Wajah Pada Camera Real Time dengan menggunakan Metode Viola. Jones. Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan, 30-37.
Rahman, S., Sahira, U., & Syahputri, N. I. (2018). Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Template Matching Correlation. Jurnal Teknologi Informasi, 105-112.
Ratama, N., & Munawaroh. (2019). Perancangan Sistem Informasi Sosial Learning untuk Mendukung Pembangunan Kota Tangerang dalam Meningkatkan Smart city Berbasis Android. SATIN Sains dan Teknologi Informasi, 60-67.
Rosita, Y. D., & Sugianto. (2018). Pemanfaatan Matlab (Matrix Laboratoy) Untuk Deteksi Jalan Aspal Berlubang. Mojokerto: CV. Penerbit Qiara Media.
Sari, B. M. (2020). Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Strawberry Berdasarkan Warna RGB dengan Menggunakan Metode Regionprops. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 225-230.
Sari, D. A., Hasibuan, N. A., & Saputra, I. (2020). Identifikasi Jenis Buah Berdasarkan Biji Dengan Menerapkan Menerapkan Metode Viola Jones. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 128-132.
Susilo, B. (2020). Deteksi Kejujuran dan Kebohongan Dari Ekspresi Wajah. Yogyakarta: Laksana.
Syafira, A. R., & Ariyanto, G. (2018). Sistem Deteksi Wajah Dengan Modifikasi Metode Viola Jones. Jurnal Teknik Elektro, 26-33.
Yusuf, A. (2021). Deteksi Objek Dengan Metode Color Filtering Hsv Dan Blob Detection Pada Robot Vertical Take Off and Landing. JECSIT, 1-24.
