People Counting Menggunakan Extended Camshift Dan Fitur Haar-like

Bobby Yuliandra (Telkom University)
Tjokorda Agung Budi Wirayuda (Telkom University)

eProceedings of Engineering
Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015

Info jumlah orang yang masuk dalam suatu wilayah mempunyai info penting untuk beberapa tujuan seperti bisnis, keamanan, kebutuhan sumber daya yang harus dicukupi, dan lainnya. Ketika jumlah orang yang masuk terlalu banyak sehingga mengurangi akurasi perhitungan secara manual, maka keadaan tersebut membutuhkan sistem untuk menghitung secara otomatis dan people counting bisa melakukan tugas tersebut. Perkembangan computer vision mampu memberikan akurasi yang baik untuk diterapkan pada people counting. Penggunaan metode Face Detection menggunakan haar-cascade classifier yang bisa menghasilkan akurasi 94%, tracking menggunakan extended CAMSHIFT yang bisa menanggulangi tabrakan tracking window dengan warna background yang sama dengan akurasi 88%. Metode yang bisa diterapkan ke dalam people counting. Kata Kunci: Computer Vision, People Counting, Haar-Cascade Classifier, Extended CAMSHIFT