Penjejakan Wajah Dengan Menggunakan Improved Mean Shift Tracking

Abstract

Penjejakan wajah secara visual adalah suatu image processing untuk mengikuti pergerakan wajah yang menjadi target. Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan sistem penjejakan objek dengan menggunakan metode haar cascade, tetapi pada sistem penjejakan objek tersebut tidak tahan terhadap oklusi dan gangguan noise background. Maka pada paper ini, dibangun sistem penjejakan wajah yang tahan terhadap oklusi, background noise. Pada penelitian ini, wajah yang dijejak akan dideteksi dengan menggunakan metode haarcascade viola jones, kemudian akan dibangun Algoritma Improved Mean Shift, yaitu dengan mengabungkan metode Mean Shift dan Corrected Background Weigthed Histogram. Mean Shift digunakan untuk mendeteksi koordinat pada target yang tahan terhadap ganggunan oklusi. Metode Corrected Background Weighted Histogram ditambahkan pada metode Mean Shift untuk menghilangkan noise fitur background yang memiliki fitur yang dengan objek yang dijejak. Hasil dari metode ini, target dapat tahan terhadap oklusi dan noise background. Improved Mean Shift tracking memiliki error rata-rata 3.87 pixel dengan standart deviasi 1.54 pixel.