© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i1.8145

## Identifikasi Atlet Anggar Berdasarkan Pengukuran Antropometri Menggunakan MediaPipe Pose
Bagas Alif Fimaskoro 1 , Suci Aulia 1 , Dery Rimasa 2
1 Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia
2 Prodi Kepelatihan Fisik Olahraga, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
[Diserahkan: 13 Juni 2023, Direvisi: 22 Agustus 2023, Diterima: 8 Desember 2023] Penulis Korespondensi: Suci Aulia (suciaulia@telkomuniversity.ac.id)
INTISARI — Seiring berjalannya waktu, berbagai perkembangan teknologi digital telah memberikan banyak manfaat bagi manusia.  Salah  satu  manfaat  tersebut  adalah  pengukuran  antropometri  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai kemampuan atlet dalam berolahraga. Penggunaan teknologi digital dalam olahraga harus terus  dilanjutkan, khususnya di Komite  Olahraga  Nasional  Indonesia  (KONI)  Kota  Bandung.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  teknik  untuk mengklasifikasi  dan  mengidentifikasi  bakat  atletik  atlet  anggar.  Sebuah  metodologi  untuk  mengevaluasi  bakat  olahraga berdasarkan  pengukuran  antropometri  tubuh  atlet  dengan  menggunakan  pendekatan  deteksi  postur  tubuh  dikembangkan dalam penelitian ini. Atlet anggar dan nonanggar di KONI Kota Bandung diklasifikasikan menggunakan identifikasi bakat ini.  Penelitian  ini  menggunakan  36 dataset citra  postur  tubuh  dari  berbagai  macam  cabang  olahraga.  Citra-citra  tersebut berformat JPEG atau JPG dengan resolusi 3.024 × 4.032 dan diambil menggunakan dengan kamera Canon EOS 1300D. Empat titik landmark yang biasanya digunakan sebagai komponen pengukuran KONI digunakan untuk mengategorikan atlet anggar. Keempat titik tersebut adalah landmark bahu ( shoulder , S), siku ( elbow , E), jari ( index , I), dan pinggul ( hip , H). Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  pengaturan dataset yang  berbeda.  Berdasarkan  hasil  pengujian  semua skenario,  skenario  2  memiliki  akurasi  tertinggi.  Skenario  ini  dapat  mengategorikan  atlet  anggar  dan  nonanggar  dengan tingkat akurasi 89% serta waktu pemrosesan rata-rata kurang dari 3 s per citra.
KATA KUNCI — Antropometri, Pengolahan Citra, Deteksi Pose, Anggar, Identifikasi Bakat.

## I. PENDAHULUAN
Olahraga  adalah  gerakan  yang  dilakukan  secara  tepat menurut  jenis  gerakannya  dengan  berbagai  tujuan.  Olahraga sangatlah  penting  bagi  kehidupan  setiap  orang  karena  dapat memberikan banyak manfaat, salah satunya adalah berpengaruh  dalam  pertumbuhan  fisik  [1].  Sampai  saat  ini, sistem pengukuran antropometri manual pada tubuh atlet masih banyak  digunakan,  terutama  di  Komite  Olahraga  Nasional Indonesia (KONI) Kota Bandung. Oleh karena itu, diperlukan inovasi di KONI, terutama KONI Kota Bandung, agar mampu memenuhi tanggung jawabnya terhadap pembinaan para atlet. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi di era digital, beberapa  alat  yang  memanfaatkan  pengolahan  citra  telah dikembangkan  untuk  memudahkan  pengukuran  antropometri pada atlet dan pencarian bakat olahraga. Antropometri adalah ilmu  yang  berkaitan  dengan  pengukuaran  dimensi  tubuh manusia  [2].  Pengukuran  antropometri  dimaanfaatkan  untuk merancang  peralatan  dan  fasilitas  yang  dapat  menunjang aktivitas  sehari-hari  [3].  Penelitian  sebelumnya  telah melakukan pengukuran antropometri tubuh. Sejalan dengan [4], pengukuran  dalam  penelitian  ini  hanya  dilakukan  pada beberapa  bagian  tubuh.  Penelitian  ini  mengukur  tinggi  dan berat badan menggunakan metode morfologi pada pengolahan citra.  Sementara  itu,  penelitian  lain  telah  melakukan pengukuran antropometri  atlet  menggunakan perangkat lunak MATLAB [2].
Sebagai kelanjutan, penelitian ini mengusulkan rancangan sistem  pengukuran  antropometri  otomatis  berdasarkan pengolahan  citra,  sehingga  dapat  digunakan  di  KONI  Kota Bandung, khususnya untuk atlet anggar. Pengidentifikasian ini dapat  digunakan  untuk  membedakan  atlet  anggar  dari  atlet nonanggar dalam segi ukuran tubuh, dengan fokus pada tubuh bagian  atas:  panjang  lengan,  lebar  bahu,  dan  lebar  pinggang.
Saat ini, teknologi estimasi pose manusia sedang banyak diteliti di  berbagai  bidang,  termasuk  olahraga, home  training , pengawasan, pemantauan pekerjaan, aktivitas budaya, kontrol gerakan, perawatan lansia di rumah, dan avatar dunia virtual. Estimasi  pose  manusia  biasanya  terbagi  menjadi  metode estimasi  model  2D  dan  3D,  metode  objek  tunggal  dan  objek ganda  berdasarkan  jumlah  subjek  target,  metode  citra monokuler  dan multiview berdasarkan  jumlah  kamera,  serta metode citra tunggal dan video berdasarkan jenis masukan [5]– [9].  Secara  khusus,  estimasi  pose  manusia  dibagi  menjadi metode single-stage dan two-stage berdasarkan struktur proses deep  learning .  Dua  kelompok  algoritma single-stage segera mengubah  citra  masukan  menjadi  koordinat  sendi  tubuh  3D, yaitu  pendekatan  berbasis  regresi  [10],  [11]  dan  metode berbasis  deteksi  [12],  [13].  Metode  berbasis  regresi  secara langsung  memperkirakan  lokasi  koneksi  ke  lokasi root  joint [10],  [11]  atau joint  angle menggunakan  model  kinematika dengan  beberapa  sendi  dan  tulang  [12],  [13].  Sebaliknya, metode  berbasis  deteksi  memprediksi likelihood  heatmap setiap  sendi,  yang  lokasinya  ditentukan  menggunakan maximum  likelihood dari heatmap . Lifting  2D  to  3D ,  atau dikenal juga sebagai pemanfaatan penemuan estimasi pose 2D untuk estimasi pose manusia 3D,  adalah  area penelitian  yang cukup aktif karena estimasi pose 2D memiliki jumlah dataset yang  lebih  besar  dalam  skenario  dunia  nyata,  sehingga menghasilkan koordinat sendi yang lebih akurat dibandingkan dengan  estimasi  pose  3D  [14]. Long  short-term  memory (LSTM)  telah  digunakan  untuk  memanfaatkan  interaksi antarsendi [15]. Sementara itu, generative adversarial network (GAN)  sering  digunakan  untuk  membuat  pose  manusia  3D yang lebih realistis [16]. Meskipun teknologi terus berkembang, metode deep  learning untuk  estimasi  pose  3D  dari  citra  2D harus  dapat  mengatasi  kendala  seperti  kurangnya in-the-wild
dataset , tingginya kebutuhan terhadap data postur tubuh yang berbeda, depth  ambiguities ,  dan  luasnya state  space  search setiap sendi. Komputer pribadi ( personal computer , PC) yang tangguh dengan sejumlah graphic processing units (GPU) juga diperlukan untuk menjalankan perangkat lunak deep learning . Memodifikasi penerapan persepsi untuk menyertakan langkah- langkah  pemrosesan  tambahan  atau  model  inferensi  bisa  jadi sulit  dilakukan  karena  adanya  keterkaitan  antarproses  yang signifikan.  Selain  itu,  pembuatan  aplikasi  yang  sama  untuk beberapa platform membutuhkan waktu lama karena proses ini biasanya  perlu  dioptimalkan  untuk  perangkat  tertentu  agar berfungsi  dengan  baik  dan  efektif.  Dengan  menafsirkan  dan mengintegrasikan beberapa model persepsi ke dalam pipeline yang  konsisten,  MediaPipe  dapat  mengatasi  kendala  ini. Arsitektur pipeline berisi  instruksi  yang  diperlukan  untuk menarik  kesimpulan  dari  data  sensorik  dan  menghasilkan keluaran.  Komponen  MediaPipe  memiliki  antarmuka  serupa yang  berfokus  pada  data  deret  waktu,  sehingga  lebih  mudah digunakan  kembali  di pipeline lain  di  seluruh  proyek berikutnya  [17].  Selanjutnya,  setiap pipeline dapat  berfungsi secara seragam di berbagai platform, sehingga memungkinkan praktisi  membuat  aplikasi  di  komputer  dan  kemudian menerapkannya di perangkat seluler.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  estimasi  pose  dua tahap menggunakan MediaPipe Pose (MPP) untuk menjalankan  paket  estimasi  pose  manusia  pada  komputer single board . Untuk memperkirakan koordinat sendi manusia 2D di setiap basis data citra, penelitian ini menggunakan MPP, yang  merupakan  kerangka  kerja open  source dan  lintas platform yang  disediakan  oleh  Google.  MPP  menggunakan pembelajaran  mesin  untuk  membangun pipeline dan menginterpretasikan data kognitif yang disajikan dalam bentuk citra  [17]–[19].  Identifikasi  atlet  anggar  ini  diharapkan  dapat membantu KONI Kota Bandung untuk melakukan pengukuran antropometri tubuh secara cepat dan tepat. Bagian selanjutnya dari makalah ini disusun sebagai berikut. Bagian II dan Bagian III menyajikan kerangka kerja yang diusulkan untuk estimasi pose  dan  identifikasi  bakat.  Bagian  IV  menyajikan  hasil eksperimen. Terakhir, Bagian V menyajikan kesimpulan.

## II. METODE PENGUKURAN ANTROPOMETRI

## A. ANTROPOMETRI
Pengukuran  antropometri  digunakan  untuk  menentukan postur tubuh yang cocok pada beberapa cabang olahraga [20]. Antropometri  adalah  pengukuran  tubuh  manusia,  termasuk penentuan panjang, lebar, diameter, dan keliling. Antropometri juga  melibatkan  perhitungan  rasio  dan  proporsi  berdasarkan dua  atau  lebih  pengukuran  untuk  mengidentifikasi  bentuk, ukuran, dan topografi tubuh [21].
Antropometri  adalah  bidang  ilmu  yang  berfokus  pada pengukuran  dan  analisis  dimensi  tubuh  manusia  [22]. Antropometri  banyak  digunakan  dalam  olahraga.  Salah  satu aspek  penting  dalam  mengidentifikasi  bakat  olahraga  dan mencapai  kinerja  olahraga  yang  baik  adalah  pengoptimalan ukuran  tubuh  yang  ideal  pada  kinerja  puncak.  Antropometri memanfaatkan informasi yang diperoleh dari hasil pengukuran tubuh  untuk  mengidentifikasi  perbedaan  antara  orang, kelompok, dan entitas lainnya. Sistem proporsi antropomorfik berdasarkan  dimensi  tubuh  manusia  dapat  digunakan  untuk membedakan orang dewasa dan anak-anak. Salah satu metode yang  digunakan  adalah  antropometri  statis,  yang  melibatkan pengukuran  tubuh  pada  berbagai  posisi  konvensional  tanpa melakukan  gerakan.  Metode  lainnya  adalah  antropometri
dinamis,  yaitu  pengukuran  dilakukan  pada  saat  seseorang melakukan gerakan yang berkaitan dengan aktivitas tertentu.

## B. WARNA RED, GREEN, BLUE (RGB)
Untuk  tiap  piksel,  setiap  warna  pada  citra  berwarna ditunjukkan  oleh  informasi  jumlah  bit:  4,  8,  16,  atau  24  bit, dengan jumlah warna berkisar antara 16, 256, 65.536, atau 16 juta.  Merah,  hijau,  dan  biru  ( red,  green,  blue , RGB) membentuk  rona  utama  warna  yang  sesungguhnya.  Warna RGB  mengacu  pada  kombinasi  dari  tiga  elemen  pembentuk warna  utama  yang  menciptakan  citra  berwarna  [23].  Merah adalah  matriks  yang  menyatakan  tingkat  kecerahan  untuk warna  merah  (misalnya,  untuk  skala  kelabu  0–255,  nilai  0 mewakili  hitam  dan  255  mewakili  merah).  Hijau  adalah matriks yang menyatakan tingkat kecerahan untuk warna hijau, sedangkan  biru  adalah  matriks  yang  menyatakan  tingkat kecerahan untuk warna biru [24]. Transformasi matriks 3 × 3 dapat  mengubah  data  RGB  yang  ditemukan  dari  piksel  ke dalam  ruang  warna  CIE  XYZ.  Proses  ini  menggunakan  nilai tristimulus,  yaitu  konfigurasi  tiga  komponen  linear  cahaya yang melakukan pencocokan warna CIE. Warna-warna tertentu direpresentasikan sebagai nilai yang selalu positif dalam ruang warna XYZ [25].

## C. GRAYSCALE
Grayscale merujuk  pada  citra  yang  memiliki  tingkat keabuan  [26].  Citra grayscale terdiri  atas  warna  RGB  yang memiliki  intensitas  yang  sama  [27].  Berbeda  dengan  citra berwarna,  yang  setiap  pikselnya  memerlukan  tiga  nilai intensitas,  citra grayscale hanya  memerlukan  satu  nilai intensitas.  Derajat  keabuan  ditunjukkan  dengan  intensitas bilangan bulat 8 bit dari citra grayscale , yang berkisar antara 0 hingga  255,  dengan  0  menunjukkan  hitam  dan  255 menunjukkan  putih.  Nilai  di  antara  keduanya  adalah  derajat keabuan [28].

## D. PENGUKURAN PANJANG LENGAN
Pengukuran  panjang  lengan  dapat  dilakukan  dengan menghitung  jumlah piksel yang diukur dari ujung jari tangan kanan ke ujung jari tangan kiri dan mengalikannya dengan rasio panjang  tangan,  yang  biasanya  dilambangkan  sebagai ℎ𝑎𝑛𝑑 𝑙 . Penelitian  ini  menghitung  nilai  panjang  piksel  objek  hitam yang  diwakili  oleh  tanda  plus  (+)  pada  latar  belakang  dan membandingkan ukuran panjang objek yang sebenarnya dalam sentimeter  untuk  menentukan  rasio ℎ𝑎𝑛𝑑 𝑙 .  Sementara  itu, 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑙 menunjukkan  jumlah  panjang  piksel  objek.  Berikut ini adalah persamaan untuk menghitung panjang lengan [29].
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑙 ×   ℎ𝑎𝑛𝑑 𝑙 . (1)

## E. PENGUKURAN LINGKAR PINGGANG
Lingkar  pinggang  dapat  ditentukan  dengan  menghitung jumlah piksel pinggang objek pada tampilan depan dan jumlah piksel  pinggang  objek  pada  tampilan  samping.  Menentukan diameter 1 ( 𝑑 1 ) dan diameter 2 ( 𝑑 2 ) pinggang pada objek akan menghasilkan  nilai  piksel.  Selanjutnya,  nilai 𝑑 1 dan 𝑑 2 dalam piksel  dikonversi  ke  dalam  sentimeter.  Persamaan  (2) digunakan untuk menghitung lingkar pinggang [30].
𝐿𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑟 𝑝𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛𝑔 = 1 2 ×  𝜋 × (𝑑 1 + 𝑑 2 ). (2)

## F. ESTIMASI POSE MANUSIA

## 1) ESTIMASI POSE 2D
Estimasi  pose  manusia  telah  diteliti  secara  menyeluruh selama beberapa tahun terakhir, mulai dari pictorial structure
[31], [32] hingga teknik convolutional neural network (CNN) yang lebih mutakhir [33]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, terdapat dua kelompok algoritma estimasi pose, yaitu metode berbasis regresi dan berbasis deteksi. Pada pendekatan berbasis deteksi  untuk  estimasi  postur  tubuh,  setiap  piksel  dalam heatmap mewakili  skor  deteksi  sendi,  yang  menganggap estimasi  pose  sebagai  masalah  prediksi heatmap [34]. Penelitian sebelumnya mengkaji stacked architectures , koneksi residual,  dan  pemrosesan  multiskala  [35].  Penelitian  ini kemudian  mengembangkan  jaringan stacked  hourglass yang secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  estimasi  postur  2D. Kemudian,  teknik-teknik  baru  telah  mengusulkan  modifikasi struktur stacked  hourglass yang  rumit. Pyramid  residual module (PRM) digunakan sebagai pengganti unit residu dalam attention  model yang  diusulkan  [36]  berdasarkan conditional random  fields (CRF)  [37].  GAN  telah  digunakan  untuk meningkatkan  kemampuan  mempelajari  informasi  struktural [38] dan meningkatkan heatmap dengan mempelajari prediksi yang  lebih  wajar  [39].  Namun,  metode  deteksi  jarang menghasilkan koordinat  sendi.  Pada  pascapemrosesan, fungsi argmax sering digunakan sebagai langkah untuk mengembalikan pose pada koordinat (x,y).
Di sisi lain, keluaran strategi berbasis regresi dapat berupa koordinat  sendi  karena  menggunakan  fungsi  nonlinier  untuk mengolah  masukan  menjadi  keluaran  yang  diinginkan. Mengikuti  paradigma  ini,  penelitian  sebelumnya  telah menawarkan  metode  komprehensif  untuk  mendeteksi  bagian tubuh  berdasarkan  regresi cascade [40]  dan  mengusulkan iterative  error feedback [41].  Fungsi  softargmax  telah diusulkan untuk secara langsung mengubah heatmap menjadi koordinat  sendi,  sehingga  kekurangan  tersebut  dapat  diatasi, yang  kemudian  memungkinkan  transformasi  metode  deteksi menjadi  metode  regresi  [42].  Metode  regresi  memiliki kelebihan  utama,  yaitu  lebih  sering  dapat  dibedakan sepenuhnya dibandingkan dengan pendekatan deteksi. Hal ini menunjukkan  bahwa  hasil  estimasi  postur  tubuh  dapat digunakan  dalam  pemrosesan  lebih  lanjut,  sehingga memungkinkan pengoptimalan di seluruh sistem.

## 2) ESTIMASI POSE 3D
Saat  ini, deep  architectures lebih  canggih  daripada depth sensors [43]  karena  dapat  mempelajari  model  3D  citra  RGB secara  terperinci  [44]  dan  memiliki  akses  ke  data  berkualitas tinggi [45]. Masalah estimasi postur 3D dibedakan menjadi dua komponen  [46].  Komponen  awal  melibatkan  pemrosesan estimasi  pose  2D  dengan  mempertimbangkan  koordinat kamera.  Kemudian,  model  bentuk  nonparametrik  digunakan untuk  mencocokkan  estimasi  pose  dengan  representasi  3D. Referensi  [47]  menyarankan  untuk  mengurangi  varians  data dan  memberikan  representasi  tulang  dari  posisi  manusia. Namun, perubahan struktural ini dapat berdampak negatif pada beberapa  aktivitas  yang  bergantung  pada  ekstremitas  tubuh karena ketidakakuratan makin meningkat ketika menjauh dari root  joint .  Arsitektur volumetric stacked  hourglass kemudian diusulkan [12].

## G. MEDIAPIPE POSE (MPP)
Penelitian  ini  menggunakan  MPP  untuk  memperkirakan koordinat sendi manusia 2D dari setiap basis data citra. Google menawarkan MPP sebagai sebuah kerangka kerja open source dan lintas platform. MediaPipe merupakan kerangka kerja yang dirancang  untuk  kecerdasan  buatan  dalam  sebuah  aplikasi. MPP  menggunakan  pembelajaran  mesin  untuk  membuat pipeline (ditunjukkan  oleh  garis  biru  pada  Gambar  1)  dan
menguraikan  data  kognitif  yang  ditampilkan  sebagai  citra. Selain itu, MediaPipe memudahkan pengintegrasian teknologi persepsi  ke  dalam  aplikasi  dan  demo  di  berbagai  platform perangkat  keras.  Sintaks  konfigurasi  dan  alat  penilaian MediaPipe  yang  kuat  memungkinkan  adanya  peningkatan bertahap pada perception pipelines .
MediaPipe  memiliki  tiga  bagian  utama,  yaitu  kerangka kerja untuk  inferensi dari  masukan sensorik, seperangkat alat untuk  evaluasi  kinerja,  dan library inferensi  dan  pemrosesan yang dapat digunakan kembali atau dikenal sebagai kalkulator. MediaPipe  juga  berisi  TensorFlow,  yang  mendukung akselerasi  aliran  GPU  dan central  processing  unit (CPU). Langkah  awal  yang  dapat  dilakukan  MediaPipe  adalah menggunakan  kamera  atau webcam .  Selanjutnya,  MediaPipe dapat menampilkan kerangka 33 titik yang merepresentasikan tubuh  manusia  [18].  Gambar  1  menampilkan  BlazePose, sebuah  arsitektur  pembelajaran  mesin  yang  ringan,  yang digunakan MPP untuk mengambil 33 landmark 2D dari tubuh manusia  [19].  BlazePose  menggunakan  inferensi  CPU  untuk menghasilkan  kinerja  secara real-time pada  perangkat seluler dan komputer desktop.
Inverse  ratio harus  dikalikan  dengan  nilai  piksel  pada sumbu  y  apabila  digunakan  koordinat  ternormalisasi  untuk estimasi  pose.  Penelitian  ini  menggunakan  empat landmark MPP  yang  dihitung  untuk  memperkirakan  pose  dan  gerakan yang berubah-ubah, yaitu bahu ( 𝑋 1 ), jari ( 𝑋 2 ), pinggul ( 𝑋 3 ), dan siku ( 𝑋 4 ), seperti ditunjukkan pada Gambar 2.

## III. METODOLOGI

## A. MODEL SISTEM
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  menganalisis  dan membandingkan  hasil  pengukuran  asli  dengan  hasil pengukuran  yang  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak untuk menentukan bakat atlet-atlet yang kurang mampu/berbiaya  rendah.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  dapat dijadikan  rekomendasi  Ikatan  Anggar  Seluruh  Indonesia (IKASI)  dan  KONI  Kota  Bandung  dalam  melakukan pengukuran antropometri tubuh secara otomatis sebagai upaya meningkatkan kenyamanan pelatih dan organisasi manufaktur. Gambar 2 mengilustrasikan desain sistem, mulai dari akuisisi citra hingga identifikasi bakat (anggar dan nonanggar).
Gambar 1 . Landmark di MPP [18], [19].
Citra yang diambil harus melewati proses pengolahan citra untuk mendeteksi tubuh bagian atas. Latar belakang berwarna putih  dengan  ukuran  3  ×  2  m  digunakan  dalam  sistem  ini. Setelah  hasil  pengukuran  antropometri  diperoleh,  data  bakat atlet  dijadikan  sebagai  tolok  ukur  nilai  rasio  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  bakat  olahraga  pada  atlet.  Gambar  3 menunjukkan  langkah  pengolahan  citra  digital  untuk mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan.  Berikut  ini  adalah penjelasan rinci dari Gambar 3.

## 1) PENGUMPULAN DATA
Pengumpulan  data  merupakan  langkah  awal  yang  harus dilakukan  untuk  mengetahui  data  asli  seorang  atlet. Dataset dikumpulkan  di  KONI  Kota  Bandung  dengan  menggunakan alat ukur manual. Dataset terdiri atas 36 citra dalam format JPG dan dibedakan menjadi dua kelas: yaitu atlet anggar dan atlet nonanggar.  Partisipan,  baik  atlet  anggar  maupun  nonanggar, merupakan  mahasiswa  Fakultas  Pendidikan  Olahraga  dan Kesehatan,  Universitas  Pendidikan  Indonesia.  Partisipan tersebut terdiri atas pria dan wanita yang berusia 20–22 tahun. Seperti kebanyakan olahraga lainnya, pemain anggar sangatlah beragam.  Ciri-ciri  fisiknya  pun  sangat  beragam,  termasuk  di antaranya usia, berat badan, tinggi badan, kekuatan, kecepatan, dan  kualitas  pemain  secara  umum.  Dalam dataset ,  pemain anggar harus memiliki tinggi badan minimal 175 cm untuk pria dan 160 cm untuk wanita.

## 2) PRAPEMROSESAN
Prapemrosesan adalah salah satu metode yang pertama kali digunakan  dalam  pengolahan  citra.  Prapemrosesan  bertujuan untuk memperkecil atau memperbesar ukuran data, menghilangkan derau, memperjelas fitur citra, dan mengubah data asli menjadi data yang diharapkan akan membentuk objek
yang  dibutuhkan  [16].  Pada  penelitian  ini,  prapemrosesan dilakukan  di  skenario  2  dan  skenario  3.  Pada  skenario  2, kontras dataset diperbaiki, sedangkan pada skenario 3, dataset asli diubah menjadi gambar hitam  putih.  Prapemrosesan  juga dapat  dilakukan  untuk  memperbaiki  citra  dari  adanya  derau. Proses ini dilakukan untuk menghilangkan bagian-bagian yang tidak diperlukan pada citra masukan untuk proses selanjutnya.

## 3) DETEKSI POSE
Deteksi  pose  menggunakan  MediaPipe  menghasilkan  33 titik [17]–[19], sebagaimana terlihat pada Gambar 1. Namun, seperti yang telah disebutkan sebelumnya, penelitian ini hanya menggunakan  empat  titik landmark sebagai  variabel,  yaitu bahu ( 𝑋 1 ), jari ( 𝑋 2 ), pinggul ( 𝑋 3 ), dan siku ( 𝑋 4 ), sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.

## 4) PEMBATASAN PIKSEL
Pembatasan piksel bertujuan untuk menentukan nilai piksel maksimal  dan  minimal  pada  sebuah  citra  [20].  Pembatasan piksel  ini  merupakan  salah  satu  teknik  utama clustering atau klasifikasi atlet ke dalam kategori anggar dan nonanggar. Pada penelitian  ini,  pembatasan  piksel membagi  hasil  pengukuran (piksel) setiap landmark ( 𝑋 1 ), ( 𝑋 2 ), ( 𝑋 3 ), dan ( 𝑋 4 ) berdasarkan ukuran  sebenarnya  (piksel)  atlet  anggar  yang  telah disimulasikan pada proses pelatihan.

## B. DESKRIPSI AKUISISI
Pengujian dilakukan terhadap 36 atlet dari seluruh cabang olahraga  di  KONI  Kota  Bandung,  yang  semuanya  memiliki ukuran  tubuh  beragam.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan parameter titik pengukuran bahu ( shoulder , S), siku ( elbow , E), jari  ( index , I),  dan  pinggul  ( hip , H).  Citra-citra  ini  diambil menggunakan lensa kamera dengan pencahayaan yang cukup
(a) (b)
Gambar 2 . Gambar (a) diagram blok identifikasi sistem, (b) landmark dalam penelitian ini.
Gambar 3 . Diagram blok pemrosesan citra.
agar  tidak  ada  bayangan  yang  mengganggu.  Kamera  yang digunakan adalah Canon EOS 1300D dengan ketinggian ±1 m dari permukaan lantai, jarak dari kamera ke objek sejauh 2 m, dan sudut antara kamera dengan objek sebesar 90°.

## IV. HASIL
Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  berdasarkan  tiga skenario  yang  masing-masing  menggunakan  36 dataset yang diambil  langsung  di  KONI  Kota  Bandung.  Pada  skenario  1, pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset asli.  Pada skenario  2,  pengujian  dilakukan  menggunakan dataset yang berbeda  dari dataset asli  karena  kontras  telah  diubah.  Pada skenario  3,  pengujian  dilakukan  menggunakan dataset yang warna RGB-nya telah diubah menjadi hitam putih.
Akurasi dihitung dengan membandingkan hasil pengukuran menggunakan  sistem  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini dengan hasil pengukuran aktual oleh tim KONI Kota Bandung. Ukuran  atlet  anggar  terdiri  atas  empat  komponen  poin,  yaitu panjang  siku,  lebar  bahu,  panjang  jari,  dan  lebar  pinggul, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  4  menampilkan  proses  untuk  memperoleh  titik- titik pose pada dataset citra yang telah diidentifikasi. Dengan menggunakan metode deteksi pose, piksel dapat diperoleh dari setiap titik yang diukur. Untuk mendeteksi landmark 2D tubuh manusia pada dataset , langkah pertama yang harus dilakukan adalah  menemukan  pose region  of  interest (ROI)  pada  citra. Berdasarkan  BlazePose,  33  titik landmark terdeteksi  secara akurat dalam pengukuran ini [18]. Namun, seperti yang telah disebutkan  sebelumnya,  hanya  empat  titik landmark (S,  E,  I, dan  H)  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  citra  pose tubuh menjadi dua kategori: atlet anggar dan nonanggar. Pada Gambar 4, landmark ditunjukkan sebagai titik berwarna kuning.

## A. HASIL PENGUJIAN SKENARIO 1 (ASLI)
Sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  I,  pada  pengujian  ini skema  sembilan  titik  deteksi  menyimulasikan  pengaruh parameter  titik  pengukuran  dengan  metode  pendeteksi  pose tubuh  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi.  Skema sembilan titik deteksi adalah variasi pengukuran antara empat titik landmark :  S,  E,  I,  dan  H.  Pada  skenario  1,  pengujian menggunakan  metode  deteksi  pose  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  bakat  atlet  anggar  menghasilkan  akurasi tertinggi, sebesar 64%. Nilai tersebut diperoleh dengan skema titik  deteksi  S,  E,  I,  H  dan  E,  I,  H.  Selain  itu,  berdasarkan
skenario  1,  sistem  dapat  membedakan  atlet  anggar  dan nonanggar  dalam  waktu  rata-rata  76  s  untuk  semua dataset , atau ±2,89 s per citra.

## B. HASIL PENGUJIAN SKENARIO 2 (PENINGKATAN KONTRAS)
Serupa  dengan  skenario  1,  pengujian  untuk  skenario  2 menggunakan sembilan titik deteksi. Seperti yang ditunjukkan pada  Tabel  I,  pengujian  ini  bertujuan  untuk  menentukan pengaruh peningkatan kontras  terhadap  tingkat akurasi.  Hasil pengujian  skenario  2  secara  keseluruhan  lebih  baik  daripada skenario  1.  Skenario  2  dan  skenario  1  menghasilkan  akurasi tertinggi  masing-masing  sebesar  89%  dan  64%.  Terdapat perbedaan  waktu  proses  pendeteksian,  dengan  yang  tercepat adalah pada titik deteksi E, I, dan H, yaitu sebesar 1 m 9 s. Oleh karena  itu,  pengujian  dengan  nilai  akurasi  terbaik  diperoleh pada titik pengukuran E, I, dan H, dengan waktu proses deteksi 108 s. Dengan kata lain, atlet anggar dapat terdeteksi dalam ± 3 s per citra.

## C. HASIL PENGUJIAN SKENARIO 3 (CITRA HITAM DAN PUTIH)
Pada  skenario  3, dataset asli  warna  RGB  diubah  menjadi hitam-putih  untuk  meniru  efek  parameter  titik  pengukuran menggunakan  metode  deteksi  postur  tubuh,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Hasil  pengujian  keseluruhan skenario 3 menunjukkan bahwa dalam mengidentifikasi bakat atlet  anggar,  pendekatan  deteksi  pose  mencapai  akurasi tertinggi,  yaitu  sebesar  58%.  Hasil  ini  lebih  rendah  daripada hasil skenario 2, yang memiliki akurasi tertinggi sebesar 89%. Oleh karena itu, penggunaan citra RGB dengan prapemrosesan, seperti  peningkatan  kontras  pada  skenario  2,  lebih  cocok digunakan  untuk  mengklasifikasikan  citra  postur  tubuh  ke
Gambar 4. Proses pengukuran deteksi pose.
T ABEL I T INGKAT A KURASI S KENARIO 1 Landmark Titik Deteksi Tingkat Akurasi (%) Lama Proses (s) S1 S2 S3 S1 S2 S3 4 titik S, E, I, H 64 89 58 74 104 100 3 titik S, E, I 64 86 58 72 106 100 E, I, H 64 89 58 69 108 91 I, H, S 64 86 58 71 109 87 H, S, E 64 81 56 79 106 97 2 titik S, E 64 78 56 84 97 99 E, I 64 83 56 74 106 98 I, H 64 83 58 79 106 101 H, S 64 78 58 86 107 100 Rata-rata 64 83 57 76 105 85 Ket.: S1: Skenario 1, S2: Skenario 2, S3: Skenario 3
Gambar 5. Perbandingan hasil pengujian.
dalam  dua  kategori,  yaitu  bakat  atlet  anggar  dan  nonanggar, menggunakan sistem pengukuran tubuh antropometri. Gambar 5 menunjukkan perbandingan semua pengujian yang dilakukan.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggarisbawahi  potensi  pengukuran antropometri dan deteksi postur untuk mengidentifikasi bakat olahraga. Identifikasi bakat ini mengklasifikasikan atlet anggar dan nonanggar di KONI Bandung. Penelitian ini menggunakan 36 dataset citra  postur  tubuh  dari  atlet-atlet  KONI.  Tiga skenario dataset digunakan  dalam  pengujian.  Pada  masing- masing  skenario,  digunakan  jenis  citra  yang  berbeda,  yang meliputi  pewarnaan  asli,  peningkatan  kontras,  dan  konversi RGB ke citra hitam putih. Dengan rata-rata waktu pemrosesan kurang  dari  3  s  per  citra,  skenario  2  mendapatkan  akurasi tertinggi  dari  semua  skenario  dalam  mengklasifikasikan  atlet anggar dan nonanggar, yaitu 89%. Nilai akurasi ini masih dapat ditingkatkan  dalam  penelitian  di  masa  depan  dengan mempertimbangkan  parameter  jarak  akuisisi,  jumlah dataset , pengklasteran berbasis gender, dan metode deep learning yang dapat diklasifikasikan secara real-time.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Bagas  Alif  Fimaskoro,  Suci  Aulia,  dan Dery  Rimasa;  metodologi,  Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Suci Aulia; analisis formal, Bagas Alif Fimaskoro dan Suci Aulia; investigasi,  Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Dery  Rimasa;  sumber daya,  Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Dery  Rimasa;  kurasi  data, Bagas Alif Fimaskoro dan Suci Aulia; penulisan—penyusunan draf  asli,  Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Suci  Aulia;  penulisan— peninjauan dan penyuntingan, Bagas Alif Fimaskoro dan Suci Aulia;  visualisasi,  Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Suci  Aulia; pengawasan, Suci Aulia dan Dery Rimasa; administrasi proyek, Bagas  Alif  Fimaskoro  dan  Suci  Aulia;  akuisisi  pendanaan, Bagas Alif Fimaskoro.

## REFERENSI
[1] I.  Mahfud,  R.  Yuliandra,  dan  A.  Gumantan,  “Model  latihan  dribling sepakbola untuk pemula usia SMA,” Sport Sci. Educ. J. , vol. 1, no. 2, hal. 1–9, Jul.  2020, doi: 10.33365/ssej.v1i2.823.
[2] R.M. Kurniawan, T.N. Damayanti, dan D. Rimasa, “Aplikasi pengukuran antropometri  tubuh  pada  atlet  di  KONI  Kota  Bandung  berbasis  image processing,” eProc. Appl. Sci. , vol. 7, no. 4, hal. 843–860, Agu. 2021.
[3] H. Purnomo, “Pengukuran antropometri tangan usia 18 sampai 22 tahun Kabupaten Sleman Yogyakarta,” Pros. Ind. Eng. Nat. Conf. (IENACO) , 2014, hal. 106–112.
[4] S. Aulia, F.E. Satria, dan R.D. Atmaja, “Sistem pengukur tinggi dan berat badan berbasis morphological image processing,” ELKOMIKA,  J.  Tek. Energi Elekt. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 6, no. 2, hal. 219–231, Mei 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i2.219.
[5] N. Sarafianos, B. Boteanu, B. Ionescu, dan I.A. Kakadiaris, “3D human pose estimation: A review of the literature and analysis of covariates,” Comput.  Vis.  Image  Underst .,  vol.  152,  hal.  1–20,  Nov.  2016,  doi: 10.1016/j.cviu.2016.09.002.
[6] Y.  Chen,  Y.  Tian,  dan  M.  He,  “Monocular  human  pose  estimation:  A survey of deep learning-based methods,” Comput. Vis. Image Underst ., vol. 192, hal. 1–20, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.cviu.2019.102897.
[7] J. Wang dkk., “Deep 3D human pose estimation: A review,” Comput. Vis. Image Underst . vol. 210, hal. 1–21, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.cviu.2021.103225.
[8] E.  Alam,  A.  Sufian,  P.  Dutta,  dan  M.  Leo,  “Vision-based  human  fall detection systems using deep learning: A review,” Comput. Biol., Med ., vol. 146, hal. 1–22, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105626.
[9] M.M.E.  Yurtsever  dan  S.  Eken,  “BabyPose:  Real-time  decoding  of baby’s non-verbal communication using 2D video-based pose estimation,”
IEEE  Sens.  J. ,  vol.  22,  no.  14,  hal.  13776–13784,  Jul.  2022,  doi: 10.1109/JSEN.2022.3183502.
[10] S. Li dan A.B. Chan, “3D human pose estimation from monocular images with  deep  convolutional  neural  network,”  dalam Computer  Vision  - ACCV 2014 , D. Cremers, I. Reid, H. Saito, dan M.-H. Yang, Eds., Cham, Swiss:  Springer,  2015,  hal.  332–347,  doi:  10.1007/978-3-319-16808- 1_23.
[11] X. Zhou dkk., “Deep kinematic pose regression,” dalam Computer Vision -  WCCV  2016  Workshops ,  G.  Hua  and  H.  Jégou,  Eds.,  Cham,  Swiss: Springer, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-49409-8_17.
[12] G. Pavlakos, X. Zhou, K.G. Derpanis, dan K. Daniilidis, “Coarse-to-fine volumetric prediction for single-image 3D human pose,” 2017 IEEE Conf. Comput.  Vis.  Pattern  Recognit.  (CVPR) ,  2017,  hal.  1263–1272,  doi: 10.1109/CVPR.2017.139.
[13] D.C.  Luvizon,  D.  Picard,  dan  H.  Tabia,  “2D/3D  pose  estimation  and action recognition using multitask deep learning,” 2018 IEEE/CVF Conf. Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  2018,  hal.  5137–5146,  doi: 10.1109/CVPR.2018.00539.
[14] D.  Tome,  C.  Russell,  dan  L.  Agapito,  “Lifting  from  the  deep: Convolutional 3D pose estimation from a single image,” 2107 IEEE Conf. Comput.  Vis.  Pattern  Recognit.  (CVPR) ,  2017,  hal.  5689–5698,  doi: 10.1109/CVPR.2017.603.
[15] J. Wang, S. Huang, X. Wang, dan D. Tao, “Not all parts are created equal: 3D  Pose  estimation  by  modeling  bi-directional  dependencies  of  body parts,” 2019 IEEE/CVF Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), 2019, hal. 7770– 7779, doi: 10.1109/ICCV.2019.00786.
[16] B. Wandt dan B. Rosenhahn, “RepNet: Weakly supervised training of an adversarial reprojection network for 3D human pose estimation,” 2019 IEEE/CVF  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit.  (CVPR), 2019,  hal. 7774–7783, doi: 10.1109/CVPR.2019.00797.
[17] V.  Bazarevsky  dkk.,  “BlazePose:  On-device  real-time  body  pose tracking,” 2020, arXiv: 2006.1024 .
[18] R. Soneja, S. Prashanth, dan R. Aarthi, “Body weight estimation using 2D body image,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl ., vol. 12, no. 4, hal. 321– 326, Apr. 2021, doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120440.
[19] J.W. Kim, J.Y. Choi, E.J. Ha, dan J.H. Choi, “Human pose estimation using  mediapipe  pose  and  optimization  method  based  on  a  humanoid model,” Appl. Sci ., vol. 13, no. 4, 2023, doi: 10.3390/app13042700.
[20] D.D.  Prasetya  dan  Sulistyorini,  “Analisis  antropometri  dan  daya  tahan VO2Max peserta ekstrakulikuler bolavoli putri SMAN 1 Talun Blitar,” Indones.  Perform.  J .,  vol.  4,  no.  1,  hal.  46–55,  Jun.  2020,  doi: 10.17977/um077v4i12020p46-55.
[21] M. Maulina, “Profil antropometri dan somatotipe pada atlet bulutangkis,” AVERROUS J. Kedokt., Kesehat. Malikussaleh , vol. 1, no. 2, hal. 69–74, Nov. 2015, doi: 10.29103/averrous.v1i2.413.
[22] E.B.  Setiawan  dan  R.  Herdianto,  “Penggunaan  smartphone  android sebagai alat analisis kebutuhan kandungan nitrogen pada tanaman padi,” J. Nas. Tek. Elekt. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, hal. 273–280, Agu. 2018, doi: 10.22146/jnteti.v7i3.435.
[23] J.  Ma  dkk.,  “Contrast  limited  adaptive  histogram  equalization-based fusion in YIQ and HSI color spaces for underwater image enhancement,” Int. J. Pattern Recognit., Artif. Intell ., vol. 32, no. 7, hal. 1–27, Jul. 2018, doi: 10.1142/S0218001418540186.
[24] Nofirza  dan  Z.  Infi,  “Perancangan  alat  belajar  dan  bermain  yang ergonomis di Taman Kanak-Kanak Islam Permata Selat Panjang,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, hal. 48–58, Jun. 2011.
[25] Sandhopi, L. Zaman P.C.S.W, dan Y. Kristian, “Identifikasi motif jepara pada ukiran dengan memanfaatkan convolutional neural network,” J. Nas. Tek.  Elekt.,  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  4,  hal.  403–413,  Nov.  2020,  doi: 10.22146/jnteti.v9i4.541.
[26] R.  Islamadina  dkk.,  “Pengukuran  badan  ikan  berupa  estimasi  panjang, lebar, dan tinggi berdasarkan visual capture,” J. Nas. Tek. Elekt., Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, hal. 57–63, Feb. 2018, doi: 10.22146/jnteti.v7i1.401.
[27] R. Rulaningtyas, A.B. Suksmono, T.L.R. Mengko, dan G.A.P. Saptawati, “Segmentasi  citra  berwarna  dengan  menggunakan  metode  clustering berbasis  patch  untuk  identifikasi  Mycobacterium  Tuberculosis,” J. Biosains  Pascasarj. ,  vol. 17,  no.  1,  hal.  19–25,  Jan.  2015,  doi: 10.20473/jbp.v17i1.2015.19-25.
[28] S.E.  Indraani,  I.D.  Jumaddina,  S.  Ridha,  dan  S.  Sinaga,  “Implementasi edge detection pada citra grayscale dengan metode operator Prewitt dan operator       Sobel,” 2014.
[29] R. Sehgal, R. Gupta, dan N. Anand, “Automatic extraction of 3D body measurements from 2D images of a female form,” IOSR J. Polym. Text.
Eng. ,  vol.  5,   no.  3,  hal.  7–17,  Mei./Jun.  2018,  doi:  10.9790/019X- 05030717.
[30] M.  Aslam,  F.  Rajbdad,  S.  Khattak,  dan  S.  Azmat,  “Automatic measurement  of  anthropometric  dimensions  using  frontal  and  lateral silhouettes,” IET  Comput.  Vis. ,  vol. 11,  no.  6,  hal.  434–447,  Jul.  2017, doi: 10.1049/iet-cvi.2016.0406.
[31] M. Dantone, J. Gall, C. Leistner, dan L.V. Gool, “Human pose estimation using body parts dependent joint regressors,” 2013 IEEE Conf. Comput.
Vis. Pattern Recognit ., 2013, hal. 3041–3048, doi:
10.1109/CVPR.2013.391.
[32] L.  Pishchulin,  M.  Andriluka,  P.  Gehler,  dan  B.  Schiele,  “Poselet conditioned pictorial structures,” 2013 IEEE Conf. Comput. Vis., Pattern Recognit., 2013, hal. 588–595, doi: 10.1109/CVPR.2013.82.
[33] G. Ning, Z. Zhang, dan Z. He, “Knowledge-guided deep fractal neural networks for human pose estimation,” IEEE Trans. Multimed., vol. 20, no. 5, hal. 1246–1259, Mei. 2018, doi: 10.1109/TMM.2017.2762010.
[34] A.  Bulat  dan  G.  Tzimiropoulos,  “Human  pose  estimation  via convolutional part heatmap regression,” dalam Computer Vision – ECCV 2016, B. Leibe, J. Matas, N. Sebe, dan M. Welling, Eds., Cham, Swiss: Springer, 2016, hal. 717–732, doi: 10.1007/978-3-319-46478-7_44.
[35] A. Newell, K. Yang, dan J. Deng, “Stacked hourglass networks for human pose  estimation,”  dalam Computer  Vision  –  ECCV  2016 ,    B.  Leibe,  J. Matas, N. Sebe, dan M. Welling, Eds., Cham, Swiss: Springer, 2016, hal. 483–499, doi: 10.1007/978-3-319-46484-8_29.
[36] W. Yang dkk., “Learning feature pyramids for human pose estimation,” 2017 IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV) , 2017, hal. 1290–1299, doi: 10.1109/ICCV.2017.144.
[37] X. Chu dkk., “Multi-context attention for human pose estimation,” 2017 IEEE Conf. Comput. Vis., Pattern Recognition (CVPR) , 2017, hal. 5669– 5678, doi: 10.1109/CVPR.2017.601.
[38] Y.  Chen  dkk.,  “Adversarial  PoseNet:  A  structure-aware  convolutional network for human pose estimation,” 2017 IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), 2017, hal. 1221–1230, doi: 10.1109/ICCV.2017.137.
[39] C.J.  Chou,  J.T.  Chien,  dan  H.T.  Chen,  “Self  adversarial  training  for human pose estimation,” 2018 Asia-Pac. Signal Inf. Process. Assoc. Annu. Summit Conf. (APSIPA ASC) , 2018, hal. 17–30, doi: 10.23919/APSIPA.2018.8659538.
[40] A. Toshev dan C. Szegedy, “DeepPose: Human pose estimation via deep neural  networks,” 2014  IEEE  Conf.  Comput.  Vis.,  Pattern  Recognit. (CVPR) , 2014, hal. 1653–1660, doi: 10.1109/CVPR.2014.214.
[41] J.  Carreira,  P.  Agrawal,  K.  Fragkiadaki,  dan  J.  Malik,  “Human  pose estimation with iterative error feedback,” 2016 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2016, hal. 4733–4742, doi: 10.1109/CVPR.2016.512.
[42] D.C.  Luvizon,  H.  Tabia,  dan  D.  Picard,  “Human  pose  regression  by combining indirect part detection and contextual information,” Comput. Graph ., vol. 85, hal. 15–22, Des. 2019, doi: 10.1016/j.cag.2019.09.002.
[43] D.  Mehta  dkk. , “VNect:  Real-time  3D  human  pose  estimation  with  a single RGB camera,” ACM Trans. Graph ., vol. 36, no. 4, hal. 1–14, Agu. 2017, doi: 10.1145/3072959.3073596.
[44] J. Martinez, R. Hossain, J. Romero, dan J.J. Little, “A simple yet effective baseline for 3D human pose estimation,” 2017 IEEE Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV) , 2017, hal. 2659–2668, doi: 10.1109/ICCV.2017.288.
[45] C.  Ionescu,  D.  Papava,  V.  Olaru,  dan  C.  Sminchisescu,  “Human3.6M: Large  scale  datasets  and  predictive  methods  for  3D  human  sensing  in natural environments,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell ., vol. 36, no. 7, hal. 1325–1339, Jul. 2014, doi: 10.1109/TPAMI.2013.248.
[46] C.H.  Chen  dan  D.  Ramanan,  “3D  human  pose  estimation  =  2D  pose estimation + matching,” 2017 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2017, hal. 5759–5767, doi: 10.1109/CVPR.2017.610.
[47] S. Liang, X. Sun, dan Y. Wei, “Compositional human pose regression,” Comput. Vis., Image Underst., vol. 176–177, hal. 1–8, Nov./Des. 2018, doi: 10.1016/j.cviu.2018.10.006.