SISTEM MOVING DETECTION DAN IMAGE STABILIZER PADA SISTEM PENGAMAN LINGKUNGAN MENGGUNAKAN KAMERA

摘要

Sistem keamanan yang selama ini diterapkan di berbagai areal atau ruangan, masih bersifat konvensional dimana manusia sebagai Subyek yang menjalankan. Didalam prosesnya rasanya kurang efisien jika tugas itu dikerjakan oleh tenaga manusia. Misalnya dalam suatu gedung terdapat puluhan ruangan, untuk memaksimalkan keamanan tentunya diperlukan puluhan tenaga manusia untuk berpatroli di setiap ruangan itu. Tentunya sistem ini merupakan sistem yang tidak efisien dari segi waktu maupun biaya. Untuk mempermudah hal tersebut, maka digunakan suatu alat pada setiap ruangan. Dengan sistematis yang digambarkan sebagai berikut, dalam setiap ruangan yang sensitif terdapat alat dengan sistem moving detection yang bekerja dengan input dari kamera WebCam yang dapat bergerak vertikal dan horizontal. Dengan metode Euclidean dan pencocokan pada pixel antara gambar lalu dan gambar sekarang. Gedung tersebut hanya membutuhkan satu ruang pusat keamanan yang bisa memonitor setiap ruang tersebut. Ketika sensor kamera mendeteksi adanya suatu gerakan maka alat tersebut akan memberi informasi ke ruang pusat keamanan yang berbentuk alarm. untuk mengatasi efek dari kamera yang bergerak diatasi dengan Image stabilizer. Isyarat alarm hanya terjadi di ruang pusat keamanan. Kelebihan dari sistem ini adalah apabila pihak security lalai dalam mengamati masih dapat diatasi oleh sistem dengan pemberian alarm. Hasil dari sistem ini adalah program dapat mendeteksi obyek bergerak dengan fps sekitar 15 fps dan image stabilizer yang sesuai dengan batasan, obyek yang diamati tidak lebih dari 6 meter dan tidak terlalu cepat. Kata Kunci : Sistem Konvensional, Webcam, Moving Detection, Image Stabilizera dalam berbagai ukuran, posisi, dan latar belakang. Proyek akhir ini membahas bagaimana sistem deteksi wajah ini memproses gambar dari obyek bergerak. Pemrosesan gambar ini bertujuan untuk mencari wajah dari gambar obyek bergerak yang telah di capture, kemudian gambar tersebut diolah dengan memisahkan gambar dengan latar belakangnya, sehingga hanya bagian yang dianggap kulit yang ditampilkan sedangkan bagian yang bukan kulit akan dihitamkan. Pemisahan gambar dengan latar belakang ini bertujuan untuk memudahkan proses pencarian wajah karena obyek � obyek yang tidak dianggap sebagai kulit telah dieliminasi sehingga sistem deteksi wajah hanya menscan bagian yang dianggap kulit yang kemudian akan dicocokkan dengan template wajah yang disimpan kedalam 5 kelas. Untuk metode pencocokkan ini digunakan metode Euclidean Distance sehingga apabila ada suatu obyek yang dibandingkan apabila jarak yang dicari termasuk ke dalam rentang batas bawah dan batas atas dari kelima kelas tersebut maka obyek tersebut dianggap sebagai wajah sehingga pada bagian tersebut ditandai sebagai simbol bahwa sistem telah berhasil menemukan wajah dari obyek bergerak yang bersangkutan. Tingkat keberhasilan sistem deteksi wajah dalam kondisi off-line pada range 4500 � 6128,2 adalah 70% dari 10 sampel pada jarak 2 � 3 meter dan 90% dari 10 sample data pada jarak 50 cm � 1 meter, sedangkan dalam kondisi on-line pada range 4500 � 6128,2 untuk mendeteksi bagian kepala manusia sebagai obyek bergerak tingkat keberhasilannya 70% pada jarak 50 cm � 1 meter dan 90 % pada jarak 2 meter � 3 meter. Untuk mendeteksi bagian selain kepala manusia sebagai obyek yang bergerak tingkat keberhasilan sistem adalah 20 % dari 10 sampel pada jarak 50 cm hingga 1 meter dan 40 % pada jarak 2 meter hingga 3 meter. Kata kunci : Deteksi Wajah, Euclidean Distance, Sistem Biometrik