UMM Institutional Repository

DETEKSI PERGERAKAN MANUSIA MENGGUNAKAN FITUR KEDALAMAN

Majidi, Ihya Ulumuddin (2014) DETEKSI PERGERAKAN MANUSIA MENGGUNAKAN FITUR KEDALAMAN. Other thesis, University of Muhammadiyah Malang.

[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-ihyaulumud-34975-1-pendahul-n.pdf

Download (335kB) | Preview
[img]
Preview
Text
jiptummpp-gdl-ihyaulumud-34975-2-babi.pdf

Download (95kB) | Preview

Abstract

Deteksi pergerakan manusia merupakan salah satu teknologi yang dipelajari dalam bidang computer vision, dimana teknologi ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi seperti game, interaksi manusia dengan komputer, keamanan, dan bidang kesehatan. Untuk mendeteksi pergerakan manusia, langkah awal yang harus dilakukan adalah bagaimana caranya mengenali objek manusia tersebut. Untuk itu maka akan digunakan data kedalaman yang didapatkan dari kinect sensor dan melakukan proses yang disebut skeletonization untuk mendeteksi manusia yang berada dalam jangkauan kamera dan kemudian melacak posisi skeleton dari tubuh manusia tersebut. Secara umum ada dua metode dalam pendeteksian pergerakan manusia, yaitu model fitting approach dan learning approach. Pendekatan yang digunakan pada tugas akhir ini adalah learning approach menggunakan gambar kedalaman yang didapatkan dari kinect sensor, tujuannya agar hasil yang didapatkan lebih akurat dan prosesnya lebih cepat.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics (55201)
Depositing User: Mrs Fatimah Azzahra
Date Deposited: 21 Apr 2016 09:33
Last Modified: 21 Apr 2016 09:33
URI : http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/27682

Actions (login required)

View Item View Item
UMM Official

© 2008 UMM Library. All Rights Reserved.
Jl. Raya Tlogomas No 246 Malang East Java Indonesia - Phone +62341464318 ext. 150, 151 - Fax +62341464101
E-Mail : infopus[at]umm.ac.id - Website : http://lib.umm.ac.id - Online Catalog : http://laser.umm.ac.id - Repository : http://eprints.umm.ac.id

Web Analytics

UMM Institutional Repository is powered by :
EPrints Logo