JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Vol 3, No 2 (2020)

Perbandingan Algoritma Deteksi Fitur SIFT, SURF dan ORB dalam Proses Deteksi Objek Pada Video CCTV

vicry faturohman (Universitas Pendidikan Indonesia)

Article Info

Publish Date
30 Sep 2020

Abstract

—Pengaplikasian deteksi objek ada dalam berbagai industri, dengan kasus penggunaan mulai dari keamanan pribadi hingga produktivitas di tempat kerja. Deteksi objek diterapkan di banyak bidang computer vision, termasuk pengambilan gambar, keamanan, pengawasan pada video CCTV. Dalam penelitian ini kami coba membandingkan tiga algoritma deteksi objek scale-invariant feature transform (SIFT), Speeded up robust features (SURF) dan Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) terhadap berbagai jenis objek yang ada dalam video rekaman CCTV. Hasil eksperimen membuktikan algoritma SIFT memiliki akurasi terbaik sebesar 89,67%, SURF sebesar 87,15% dan ORB sebesar 81,21%.

Copyrights © 2020




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Website

Abbrev

JATIKOM

Publisher

Universitas Pendidikan Indonesia

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

JATIKOM adalah jurnal nasional yang ditujukan sebagai media publikasi hasil-hasil penelitian tentang aplikasi dan teori di rumpun bidang ilmu komputer seperti kecerdasan buatan, rekayasa perangkat lunak, basis data, sistem informasi, jaringan komputer, teknologi informasi, simulasi dan pemodelan, ...