ANALISIS FITUR HAAR MENGGUNAKAN ALGORITMA HAAR-LIKE FEATURE PADA CITRA KENDARAAN BERMOTOR - Nabila Dayu Mega Anjani; Farida Farida; Muchamad Kurniawan (Network Engineering Research Operation, 2020)
Jenis kendaraan bermotor terdiri dari sepeda motor, mobil, bus dan truk. Setiap jenis kendaraan bermotor memiliki ciri-ciri khusus yang digunakan sebagai pembeda. Pengenalan objek kendaraan berdasarkan jenis dan teknik pengolahan citra telah banyak dikembangkan oleh beberapa peneliti dengan menggabungkan metode deteksi kendaraan salah satunya metode haar like feature. Penelitian ini mencari filter yang tepat untuk digunakan pada proses deteksi kendaraan bermotor. Beberapa proses haar like feature yang dilakukan diantaranya integral image, haar training, haar testing dan labeling. Berdasarkan hasil pengujian pemilihan filter pada proses haar training memperoleh tipe filter (1,2) dapat mengenali 4 objek kendaraan mobil dan 0 objek bis dengan hasil akurasi 80%. Sedangkan tipe filter (2,2) dapat mengenali 1 objek kendaraan mobil dan 0 kendaraan bis dengan hasil akurasi 71%. Pada proses haar testing memperoleh tipe filter (1,2) dapat mengenali 2 kendaraan mobil dan 1 kendaraan bis dengan hasil akurasi 88,8%. Sedangkan tipe filter (2,2) dapat mengenali 3 objek kendaraan mobil dan 1 objek kendaraan bis dengan hasil akurasi 90%.