Substraction Using FCM for Detection of Moving Objects Based on Varied Lighting

Tracking of video recorded during the night have a higher degree of difficulty than the morning or afternoon. The resulting illumination changes can affect the image quality of the resulting video footage. So that the effect of lighting on at night to produce quality video recording is very low, this is because the lighting at night often experience drastic changes. Several methods are commonly used in solving the problem of tracking moving objects include background subtraction and Otsu algorithm. In determining the threshold, Otsu algorithm can not detect images optimally when associated with another image at the level of gray. With the proposed adaptive threshold algorithm obtained from the FCM algorithm is expected to improve the accuracy of detecting moving objects on varied lighting. So that research can be carried forward for intelligent analysis of the trace patterns and behavioral anomaly detection by a vehicle on the road. Keywords--video, background subtraction, algoritma OTSU, adaptive threshold, FCM (Fuzzy C-Means) 1. PENDAHULUAN Munculnya komputer berkecepatan tinggi dan kamera tingkat beresolution tinggi telah memperbaharui minat penelitian dalam bidang visi computer dan telah diterapkan di berbagai macam aplikasi seperti dalam bidang keamanan, militer, dan olahraga [1]. Dalam aplikasi tersebut, salah satu tugas yang paling sering dilakukan adalah menentukan jumlah, posisi, dan Techno.COM, Vol. 16, No. 4, November 2017 : 435-443 436 pergerakan berbagai objek. Analisa dari hasil deteksi pergerakan atau pelacakan yang didapatkan dapat digunakan untuk tujuan pengawasan otomatis secara visual seperti pengawasan lalulintas kendaraan dan aktivitas manusia[2], [3]. Hal tersebut menawarkan kontek untuk ekstraksi informasi penting seperti gerak adegan dan statistik lalu lintas, klasifikasi objek, identifikasi manusia, deteksi anomali, serta analisis interaksi antara kendaraan, antara manusia, atau antara kendaraan dan manusia [4]. Meskipun terdapat banyak metode untuk melakukan pelacakan yang efektif telah diusulkan [2]. Namun, pelacakan objek bergerak dari frame ke frame di urutan video yang ditangkap oleh kamera masih terdapat banyak kesulitan dalam merancang sebuah algoritma pelacakan yang akurat dan ini merupakan tugas yang sangat menantang [5]–[7]. Tantangan datang dari [8] perubahan pencahayaan yang signifikan, posisi yang bervasiari dari object, dan deformasi non-linear bentuk object, noise yang didapatkan dalam pengambilan data dan latar belakang yang sangat bervasiasi, dll. Perubahan cahaya yang signifikan tersebut sering terjadi pada video yang direkam pada waktu malam hari. Video rekaman tersebut memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi daripada waktu pagi atau siang hari. Perubahan pencahayaan yang dihasilkan dapat mempengaruhi kualitas gambar dari rekaman video yang dihasilkan. Sehingga pengaruh pencahayaan pada saat malam hari menghasilkan kualitas rekaman video yang sangat rendah, hal ini disebabkan karena pencahayaan pada malam hari sering mengalami perubahan secara drastic [9]. Pada penelitian Wang [9] juga disampaikan bahwa sebuah alat pengawasan otomatis didepan pintu masuk lift pada malam hari mendapatkan cahaya yang terpancar dari dalam lift dan ketika lift terbuka dapat berubah dari semula cahaya terpancar tinggi menjadi sangat rendah karena pengaruh keadaan lingkungan. Beberapa metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah pelacakan objek bergerak antara lain background subtraction [2], [10]. Menganalisa urutan video yang berguna untuk mengekstrak foreground dan background gambar dengan memodelkan latar belakang dari gambar video, hal ini merupakan proses utama yang dilakukan dalam metode ini. Dengan memisahkan foreground dan background tersebut diperlukan sebuah nilai threshold yang sesuai [11]. Menurut [2], algoritma OTSU merupakan algoritma paling klasik yang digunakan untuk melakukan segmentasi pada gambar. Dalam menentukan threshold, algoritma OTSU tidak dapat mendeteksi gambar secara optimal saat berhubungan dengan gambar lain dilevel abu-abu. 2. METODE PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang telah ditentukan diatas, dapat dirumuskan bahwa: 1 Pengumpulan data Pengumpulan data merupakan tahap awal dari penelitian. Dalam tahap ini ditentukan jenis dan sumber data yang akurat. Sumber data pada penelitian ini adalah data berupa video pada malam hari kira-kira pada pukul 17.00-19.00 menggunakan jenis kamera handycam. Kamera handycam diletakkan pada posisi yg stabil mengarah ke objek kemudian data yang didapat bisa dianalisa. 2 Pengolahan awal data Pada dasarnya video merupakan kumpulan dari suatu image sequences, oleh karena itu hal pertama yang dilakukan mengubah atau mengextract data video menjadi satu image, kemudian image tersebut akan diproses dan dianalisa. Techno.COM, Vol. 16, No. 4, November 2017 : 435-443 437 Gambar 1 Metode yang diusulkan