ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## ANALISIS PERBANDINGAN PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN

## OPTICAL FLOW DAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA BERGERAK
Wahyu Supriyatin ayu_ws@staff.gunadarma.ac.id Universitas Gunadarma

## Abstrak
Pelacakan  objek  merupakan  pengembangan  dari computer  vision. Pelacakan  objek  dapat dikembangkan  menjadi  berbagai  aplikasi vision  based seperti human  computer  interface ,  kompresi video  dan  sistem  keamanan.  Penelitian  pelacakan  objek  digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek dengan background dalam satu frame serta mengidentifikasi jumlah objek yang melintas dalam frame. Algoritma  yang  digunakan  dalam  pelacakan  objek  adalah optical  flow dan background  estimation. Pengujian dilakukan menggunakan kamera bergerak yang posisinya diletakkan dalam mobil. Pengujian dilakukan  dengan  parameter  simulasi  yang  dilakukan  pada  masing-masing  algoritma.  Pengujian pelacakan  objek  menggunakan  tiga  video  dari library Matlab.  Simulink  Profile  Report optical  flow memiliki Total Recorded Time lebih baik dari background estimation dengan durasi waktu 100 detik . Pengujian optical flow berhasil mengidentifikasi objek yang melintas. Pengujian background estimation tidak berhasil mengidentifikasi objek dan tidak dapat membedakan antara objek dengan background. Pengujian dilihat dari jarak objek dengan kamera saat direkam, banyak dan sedikitnya background serta kecepatan yang ditempuh oleh objek saat diteliti. Kata kunci: background estimation , computer vision , optical flow , pelacakan objek

## Abstract
Object tracking is one of computer vision. Can be developed into various based applications like human computers interface, video compression and security system. Object tracking is used to identified objects  within  background  and  identify  the  number  of  objects  that  a  cross.  Algorithm  for  this  object tracking  use  optical  flow  method  and  background  estimation.  Testing  is  carried  out  using  a  moving camera placed in a car. It's using parameter values for each Algorithm. The test is used three videos from the Matlab. Simulink Profile Report that optical flow method had Recorded Total Time better than the  background  estimation  with  100  seconds  duration. The  optical  flow Testing  method  successfully identified the car object. And background testing didn't succeed in identified and to differentiate an object to its background. The object test recorded from the distance with a camera, to examined how many the background was and the speed of cars.
Keywords : background estimation, computer vision, object tracking, optical flow

## 1.  Pendahuluan
Citra  digital  didapatkan  dari  sekumpulan  gambar  maupun  dari  video  [1].  Seiring  berkembang teknologi, kini teknik pengolahan citra digital dapat dikembangkan menjadi computer vision. Computer vision merupakan suatu proses untuk mengolah gambar dan video untuk memperoleh suatu hal yang dianalisa  [1].  Pelacakan  objek  merupakan  bentuk  penerapan  aplikasi computer  vision .  Proses penglihatan  atau vision yang  semula  dilakukan  oleh human  vision menjadi  dengan  menggunakan computer [2]. Salah satu perkembangan dari penggunaan teknik computer vision adalah tracking objek (pelacakan objek) [3].
Sistem  pelacakan merupakan  sistem  yang  dapat  mendeteksi  salah  satu  atau  beberapa  objek tertentu ketika objek dalam keadaan diam atau bergerak [4]. Pelacakan objek banyak dibutuhkan oleh berbagai macam aplikasi vision based seperti human computer interface, kompresi/komunikasi video dan  sistem  keamanan  [3].  Tujuan  dari  pelacakan  objek  adalah  untuk  mengasosiasikan  objek  target dalam frame video  berturut-turut  [2].  Penelitian  di  bidang  pelacakan  dapat  dilakukan  menggunakan kamera  atau  video.  Terdapat  dua  tahap  dalam  menganalisis  video  yaitu  deteksi  salah  satu  objek bergerak  dan  pelacakan  objek  dari frame ke frame [4].  Algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan pelacakan  objek  adalah optical  flow,  background  estimation,  background  substraction,  template matching, camshaft, meanshift dan filter Kalman. Optical  flow adalah  aliran  pergerakan  dari  sebuah  objek  yang  bergerak  berdasarkan  turunan intensitas cahayanya. Pada ruang 2D, optical flow berarti seberapa jauh suatu piksel citra berpindah diantara dua frame citra yang berurutan. Sedangkan pada ruang 3D, optical flow yaitu seberapa jauh
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
suatu volume piksel berpindah pada dua volume yang berurutan [1]. Background estimation merupakan proses untuk mendeteksi objek pada citra dengan cara mengurangi gambar yang memiliki objek dengan sebuah model latar belakang [1].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  perbandingan  pelacakan  objek  dengan menggunakan dua algoritma yaitu algoritma optical flow dan background estimation . Pelacakan objek dilakukan dengan menggunakan video. Pelacakan objek dilakukan untuk menghitung jumlah objek yang melintas didalam suatu frame video dengan banyak background yang ada dalam video tersebut. Video yang  digunakan  dalam  penelitian  diambil  menggunakan  kamera  bergerak,  dimana  kamera  yang digunakan menggikuti pergerakan objek yang dilacak. Video yang digunakan sebagai objek pelacakan akan  dibandingkan  dengan  menggunakan  simulasi  parameter  pada  masing-masing  algoritma.  Hasil pengujian nilai parameter dianalisis untuk membandingkan dua algoritma dari segi objek yang berhasil teridentifikasi serta hasil simulasi waktu Simulink Profile Report. Penelitian ini lebih melihat pelacakan dari segi waktu (kecepatan objek diidentifikasi), jarak objek yang diamati dengan posisi kamera dan kecepatan kamera dalam mengikuti pergerakan objek.
Penelitian sebelumnya mengenai pelacakan objek sebagai pemanfaatan computer vision telah banyak  dilakukan  antara  lain:  Supriyatin  dkk  (2018)  [2]  menyatakan  pelacakan  objek  dengan menggunakan  metode optical  flow dan background  estimation pada  kamera  diam  berhasil mengidentifikasi objek mobil dan background dalam frame. Metode optical flow memiliki durasi waktu lebih baik dibandingkan dengan metode background estimation yaitu kurang dari 100 detik. Kale dkk [5] tahun 2015 melakukan pengembangan algoritma pelacakan objek dan moving object . Metode optical flow dapat mengetahui pergerakan objek dengan menggunakan parameter yang dihitung. Moving object memberikan  nilai  estimasi  posisi  objek  dari frame dengan  latar  belakang.  Penggunaan median  filter dalam penelitian ini dapat mengurangi permasalahan yang ada.
Sharma  dkk  tahun  2015  [6]  deteksi  objek  bergerak  merupakan  kunci  utama  dalam  analisis pelacakan video, digunakan untuk membedakan antara background dan foreground . Metode pelacakan yang  baik  adalah  metode  yang  mampu  melakukan  perubahan  iluminasi, background serta noise kamera. Melakukan  survey  terhadap  beberapa  metode deteksi  objek. Metode optical  flow ke  dalam gambar  dengan  menggunakan  vektor  titik  sesuai  pergerakan  object.  Video  yang  digunakan  video realtime dan rekaman yang diambil dalam suatu waktu. Dalam penelitian menunjukkan objek bergerak dapat dideteksi dengan menggunakan metode optical flow [7]. Algoritma oprical flow memiliki tingkat keakuratan yang tinggi dari algoritma background substraction. Dapat dilihat dari besarnya persentase pendeteksian keberadaan manusia dan menghitung jumlah manusia [1].
Pelacakan objek untuk menghitung jumlah mobil yang melintas dengan menggunakan metode optical flow berhasil mengidentifikasi jumlah mobil dengan menggunakan kamera diam. Tetapi dengan menggunakan kamera bergerak dengan metode yang sama tidak berhasil mengidentifikasi jumlah mobil yang  melintas.  Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  Simulink  Matlab  [8].  Penelitian  dengan menggunakan metode background estimation pada kamera diam dan kamera bergerak dilakukan untuk memisahkan antara objek yang diamati dengan backgroud dari objek. Selain memisahkan backgroud dari  objek,  penelitian  ini  juga  menangkap  objek  yang  melintas  dalam  video.  Metode backgroud estimation dengan  kamera  diam berhasil  menangkap  objek  dan  berhasil memisahkan  objek  dengan background. Tetapi lain dengan metode background estimation , dimana tidak berhasil mengidentifikasi objek dan tidak berhasil memisahkan background [9] . Pelacakan objek dengan menggunakan algoritma Kalman  Filter dan Background  Sustraction dilakukan  pada  kamera  statis  dan  objek  yang  bergerak dengan background yang  konstan.  Parameter  yang  digunakan  dalam  pengujian  berbeda-beda pengukurannya dengan tiga set data standar. Pengujian berhasil memperoleh hasil background dan pelacakan objek [10].
Tiga  komponen  penting  dalam  Visible  Light  Positioning  (VLP)  adalah  keakuratan  posisi, ketepatan waktu dan ketangguhan objek. Tetapi beberapa VLP hanya lebih berfokus pada keakuratan posisi,  hal  ini  menjadi  pertimbangan  penelitian  dengan  mempertimbangkan  keakuratan  waktu real. Penelitian yang dilakukan oleh [11], yaitu membuat VLP dengan membandingkan antara optical flow dan bayesian forecast dengan melihat dari segi waktu pelacakan dan posisi lokasi. Pelacakan objek dengan menggunakan algoritma optical flow ada dua metode yaitu Lucas-Kanade dan Horn-Schuck. Optical flow merupakan algoritma yang digunakan untuk melacak objek yang lebih besar dan cepat. Penelitian  sebelumnya  oleh  [12]  dengan  menggunakan Lucas-Kanade berhasil  mendeteksi  dan melacak objek yang bergerak.
Pelacakan  objek  dengan  menggunakan background  estimation dilakukan  oleh  [13]  dengan membandingkan antara foreground segmentation dan background segmentation . Penelitian dilakukan dengan  meningkatkan  nilai  dari  kinerja  segmentasi  keduanya  dengan  cara  memperluas  piksel
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
foreground dan background . Penelitian dilakukan pada empat set data yang heterogen dan berhasil meningkatkan  segmentasi  dengan  mengurangi background dari  objek.  Pelacakan  objek  dengan background subtraction pada Multiscale Fully Convolutional Network (MFCN) dilakukan oleh [14] dalam penelitiannya. Penelitiannya dilakukan dengan mengurangi background dan meningkatkan foreground, yang dapat menghasilkan kinerja MFCN menjadi lebih baik dengan data set yang digunakan.
Pendekatan yang ada sebelumnya untuk background subtraction pada kamera bergerak dengan berfokus pada akurasi estimasi gerakan. Dalam penelitian yang dilakukan oleh [15] dengan mengurangi background  subtraction melalui foreground dan background . Foreground dengan  menggunakan ekstraksi Gaussian Mixture Model dan background dengan menggunakan Homography Transformation . Penelitian berhasil dengan menggabungkan piksel dengan kedekatan piksel.

## 2.  Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengumpulan data, yaitu penelitian pustaka (Library  Research). Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  peninjauan  pustaka  untuk mempelajari  buku-buku  yang  terkait  dengan  penelitian.  Mempelajari tools yang  digunakan  dalam penerapan algoritma yaitu menggunakan software Matlab. Mencari video yang akan digunakan sebagai objek dalam penelitian di library Matlab.
Penelitian  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma optical  flow dan background  estimation untuk  melakukan  pelacakan  objek.  Pelacakan  dilihat  dengan  membandingkan  durasi  waktu  yang dihasilkan pada masing-masing algoritma. Algoritma yang lebih cepat dan lebih tepat dalam mengenali bentuk objek menjadi algoritma yang terbaik. Alur tahapan dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai
Selesai Pengumpulan Data Penerapan Algoritma Background Estimation Penerapan Algoritma Optical Flow Melacak Objek Melacak Objek Hasil Perbandingan Algoritma Evaluasi Hasil Algoritma Evaluasi Hasil Algoritma
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Metode optical flow adalah metode yang digunakan untuk memperkirakan pergerakan  sector pada  setiap frame dalam  urutan  video.  Video  akan  mengalami  proses thresholding dan  dilakukan morfologi gerakan sector sehingga menghasilkan gambar biner. Dari gambar biner tersebut dilakukan analisis blok Draw Shapes untuk mendeksi dan melacak jumlah mobil yang dikenal [1]. Metode Optical Flow ini  akan  merepresentasikan  gerakan  kedalam  aliran  sector,  kemudian  menghitung  nilai koordinat centroid untuk menghitung kecepatan kendaraan yang sedang bergerak [3].
Gambar 2 adalah algoritma optical flow (horn-schunck) yang digunakan. Video yang digunakan sebagai  objek  akan  dimasukkan  untuk  diidentifikasi  dan  dilakukan  perubahan  warna  dari  RGB  ke Intensity  (seperti  parameter  yang  digunakan  sebagai  pembanding).  Selanjutnya  dilakukan preprocessing video  dengan  melihat  nilai  ambang  menggunakan region  filter. Algoritma optical  flow akan menghasilkan empat buah video hasil uji coba.
Gambar 2. Algoritma Optical Flow
Metode background estimation adalah metode dengan menggunakan estimasi latar belakang dengan menggunakan blok parameter [1]. Melihat median dari waktu ke waktu dengan memperbaharui nilai median dari sampel dalam urutan waktu. Akan diperoleh gambar latar depan dan latar belakang dari setiap video. Dengan Blok Draw Shapes dipeoleh jumlah mobil yang melintas [7].
Gambar  3  adalah  algoritma background  estimation yang  digunakan.  Sama  seperti  algoritma optical flow, mula-mula dimasukkan video yang akan diidentifikasi dan dilakukan perubahan warna dari RGB ke Intensity. Baik algoritma optical flow dan algoritma background estimation memiliki masuk dan keluar dari video one single sinyal. Yang membedakan antara algoritma optical flow dan background estimation adalah  dalam  algoritma background  estimation terdapat  tahapan  untuk  memisahkan background dengan objek. Algoritma background estimation juga menghasilkan 4 empat buah video uji coba.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  membandingkan  Algoritma Optical  Flow  (Metode  Horn-Schuck) dan  Algoritma Background  Estimation .  Algoritma  diterapkan  untuk  melacak  dan  mengenali  objek  dari  video  yang digunakan. Video yang digunakan dalam penelitian berjumlah tiga buah dengan ukuran:
1.  Video Viplane.avi (resolusi = 168x360; frame = 25.0 fps)
2.  Video Viplanedeparture.avi (resolusi = 240x360; frame = 30.0 fps)
3.  Video Shaky_car.avi (resolusi = 240x320; frame 30.0 fps)
Ketiga video sama-sama diambil dengan menggunakan kamera bergerak dalam kondisi objek bergerak. Video  diperoleh  dari library Matlab.  Perbandingan  kedua  algoritma  dilakukan  pada  parameter  yang sama. Parameter yang digunakan dalam penelitian adalah :
1. Source Block Parameter
2. Function Blok Parameter
3. Sink Blok Parameter
Parameter simulasi yang digunakan untuk source blok parameter dan function blok parameter dapat dilihat pada Tabel 1. Hasil yang diperoleh dari penelitian berupa 4 buah output video yaitu:
1.  Video Original
2.  Video Motion Vector (Optical Flow) dan Video Backgroud (Background Estimation)
3.  Video Threshold
4.  Video Results
Kondisi yang digunakan dalam penelitian untuk perbandingan ketiga video adalah:
1.  Video Viplane.avi (kamera yang digunakan untuk mengambil objek memiliki jarak pengambilan yang dekat sekitar 100 m; sedikit terdapat background di video; kecepatan mobil perekam 40- 60 m/s)
2.  Video  Viplanedeparture.avi  (kamera  yang  digunakan  untuk  mengambil  objek  memiliki  jarak pengambilan yang jauh sekitar 150 m; memiliki banyak background di video; kecepatan mobil perekam 80-100 m/s)
3.  Video  Shaky_car.avi  (kamera  yang  digunakan  untuk  mengambil  objek  memiliki  jarak pengambilan  yang  dekat  sekitar  20-30  m;  memiliki  banyak  background  di  video;  kecepatan mobil perekam 60-80 m/s)
Tabel 1 adalah tabel parameter yang digunakan dalam penelitian dan simulasi parameter yang digunakan. Source  blok  parameter,  function  blok  parameter dan sink  blok  parameter adalah  ketiga parameter yang digunakan dengan kondisi simulai parameter dari Matlab.
Tabel 1. Tabel Parameter Simulasi Jenis Parameter Algoritma Optical Flow Algoritma Background Estimation Source Block Parameter (Multimedia File) • Number of times to play file: inf
• Video Output Data Type : Single
• Output Color Format : RGB • Output  Image  Signal:  One Multidimensional Signal
• Number of times to play file: inf
• Video Output Data Type : Single
• Output Color Format : RGB
• Output  Image  Signal:  One Multidimensional Signal
Function Blok Parameter (Color Space Conversion) • Konversi video: RGB to Intensity • Image signal: One Multidimensional Signal • Konversi video: RGB to Intensity • Image signal: One Multidimensional Signal Function Blok Parameter (Algorithm) • Connectivity label: 8 • Output data type: double
• Region  Filtering ➔ Specify minimum area pixels: 300
• Region  Filtering ➔ Specify maximum area pixels: 3600
• Connectivity label: 8
• Output data type: double
• Region  Filtering ➔ Specify minimum area pixels: min_area
• Region  Filtering ➔ Specify maximum area pixels: max_area Sink Blok Parameter • Icon display: port number • Port number: 2 • Icon display: port number • Port number: 1
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 4 sampai dengan Gambar 9 adalah hasil penelitian dengan simulasi parameter yang dilakukan  pada  kedua  algoritma.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  antara  lain  diperoleh  hasil  video thresholding dan hasil video akhir (pelacakan objek).
(a) (b)
Gambar 4. Video 1 : Viplane.avi dengan algoritma optical flow (a). Video threshold (b). Video results
(a)
(b)
Gambar 5. Video 1 : Viplane.avi dengan algoritma background estimation (a). Video threshold (b). Video results
(a)
(b)
Gambar 6. Video 2 : Viplanedeparture.avi dengan algoritma optical flow (a). Video threshold (b). Video results
(a)
(b)
Gambar 7. Video 2 : Viplanedeparture.avi dengan algoritma background estimation (a). Video threshold (b). Video results
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
(a) (b)
Gambar 8. Video 3 : Shaky_car.avi dengan algoritma optical flow (a). Video threshold (b). Video results (a) (b)
Gambar 9. Video 3 : Shaky_car.avi dengan algoritma background estimation (a). Video threshold (d). Video results
Tabel 2 adalah tabel analisa pengujian antara kedua algoritma dengan menggunakan simulasi parameter yang dibandingkan pada Tabel 1 serta dari gambar yang diperoleh pada Gambar 4 sampai dengan Gambar 9. Dari perbandingan kedua algoritma diperoleh hasil algoritma optical flow memiliki hasil yang leih baik yaitu pada video viplane.avi.
Tabel 2. Tabel Analisa Pengujian Kriteria Analisa Algoritma Optical Flow Algoritma Background Estimation Motion  Vector dan Background Berhasil  mengidentifikasi  objek  yang  ada dalam  video  dan  dapat  membedakan antara objek dengan background.
Berhasil memperoleh background tetapi tidak  terlihat  jelas  karena  banyaknya noise yang ada dalam video.
Thresholding Hasil  biner  pengambangan  berhasil menampilkan deteksi tepi dari objek yang tipis. Hasil  biner  pengambangan  dapat menampilkan  deteksi  tepi  namun  lebih tebal sehingga banyak noise dari objek dan  tidak  dapat  dibedakan  antara background dengan objek. Results Pelacakan objek berhasil mengidentifikasi objek  tetapi  tidak  dapat  mengetahui berapa banyak yang teridentifikasi. Pelacakan objek tidak berhasil mengidentifikasi dengan jelas.
Tabel 3 menunjukkan tabel perbandingan Simulink Profile Report antara algoritma optical flow dan background estimation . Durasi waktu yang dihasilkan dalam melakukan pelacakan objek antara 0 sampai dengan 300 detik. Algoritma optical flow memiliki durasi waktu lebih cepat dalam melacak objek yaitu dalam skala 100 detik dibandingkan dengan algoritma background estimation . Perbandingan ini dapat  dilihat  dari Total  Recorder  Time yang  dihasilkan  dari  kedua  algoritma,  dimana  algoritma background  estimation dapat  melacak  objek  pada  durasi  200  sampai  300  detik.  Dapat  disimpulkan bahwa pelacakan objek menggunakan algoritma optical flow memiliki Time Recorder Time lebih kecil sekitar 100 detik, sedangkan algoritma background estimation memiliki Time Recorder Time lebih dari 100 detik.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Tabel 3. Tabel Perbandingan Simulink Profile Report Nama Video Kriteria Penilaian Simulink Profile Report Optical Flow Simulink Profile Report Background Estimation V ip la n e .a v i Total Recorded Time
86.49 detik 223.33 detik Number of Block Methods 105 379 Number of Internal Methods 5 5 Number of Model Methods 9 9 Number of Nonvirtual Subsystem Methods 15 74 Clock Precision 0.00000005 detik 0.00000005 detik Clock Speed 2133 MHz 2133 MHz
V ip la n ed e p a rt u re .a v i Total Recorded Time 134.30 detik 334.68 detik Number of Block Methods 105 379 Number of Internal Methods 5 5 Number of Model Methods 9 9 Number of Nonvirtual Subsystem Methods 15 74 Clock Precision 0.00000005 detik 0.00000005 detik Clock Speed 2133 MHz 2133 MHz
S h a k y _ c a r.a v i
Total Recorded Time 127.52 detik 322.59 detik Number of Block Methods 105 379 Number of Internal Methods 5 5 Number of Model Methods 9 9 Number of Nonvirtual Subsystem Methods 15 74 Clock Precision 0.00000005 detik 0.00000005 detik Clock Speed 2133 MHz 2133 MHz

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Perbandingan pelacakan objek antara algoritma optical flow dan background estimation dengan melihat pada durasi waktu yang dihasilkan,  algoritma optical flow berhasil melacak objek lebih cepat dibandingkan background  estimation. Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  dimana  penelitian  ini menggunakan  data  objektif  dari  tiga  video.  Ketiga  video  dibandingkan  dengan  melihat  kondisi  yang digunakan  yaitu  jarak  objek  dengan  kamera saat  direkam,  banyak  dan  sedikitnya background serta kecepatan yang ditempuh oleh objek saat diteliti. Kondisi itu digunakan untuk melihat  algoritma yang lebih cepat dalam melacak objek. Algoritma optical flow memiliki waktu pelacakan antara 0 sampai 100 detik  dalam  mengenali  objek,  lebih  cepat  dibandingkan  dengan background  estimation. Algortitma optical flow berhasil membedakan antara objek dan background tetapi jumlah objek yang melintas tidak berhasil  terbaca.  Algoritma optical  flow pada  video  viplane.avi  menghasilkan  pengujian  yang  paling berhasil dari segi kecepatan waktu, jarak pengambilan objek dan kecepatan objek yang diteliti.
Pengembangan  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  pelacakan  objek  adalah  dengan menggunakan kamera bergerak yang lebih focus baik dari segi lensa kamera, dari segi posisi kamera diletakkan,  jarak  kamera  ke  objek  serta  kecepatan  kamera  dalam  mengikuti  objek.  Video  yang dihasilkan  harus  lebih  jelas  baik  resolusi  dan  frame  yang  digunakan,  sehingga  mudah  untuk membedakan  antara  objek  dan background .  Diharapkan  untuk  kamera  bergerak  dapat  mendeteksi berapa  banyak  jumlah  objek  yang  melintas.  Mengganti  algoritma  pelacakan  objek  yang  digunakan dengan algoritma lain sehingga dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek yang diinginkan.

## Daftar Pustaka
[1]   K. M. Kaloh, V. C. Poekoel and M. D. Putro, "Perbandingan Algoritma Background Substraction dan Optical Flow Untuk Deteksi Manusia," E-Journal Teknik Informatika, vol. 13, no. 1, pp. 1-9, 2018.
[2]   W. Supriyatin, W. W. Ariestya and I. Astuti, "Comparative Analysis of Tracking Objects Using Optical Flow and Background Estimation on Silent Camera," KINETIK, vol. 3, no. 2, pp. 91-100, 2018.
[3]   D. A. Prabowo, D. Abdullah and M. Ari, "Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking," Jurnal Pseudocode, vol. 5, no. 2, pp. 85-91, 2018.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
[4]   A. Fahriannur, R. Mardiyanto and M. Siswanto, "Sistem Pelacakan Objek Menggunakan Kombinasi Algoritma Optical Flow dan Template Matching," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 13-17, 2018.
[5]   K. Kale, S. Pawar and P. Dhulekar, "Moving Object Tracking Using Optical Flow and Motion Estimation," Internation Conference on Reliability Infocom Technologies and Optimization (ICRITO), pp. 1-6, 2015.
[6]   V. Sharma, N. Nain and T. Badal, "A Survey on Moving Object Detection Methods in Video Surveillance," International Bulletin of Mathematical Research, vol. 2, no. 1, pp. 209-218, 2015.
[7]   A. Agarwal, S. Gupta and D. K. Gingh, "Review of Optical Flow Technique for Moving Object Detection," International Conference on Contemporary Computing and Informatics, pp. 409-413, 2016.
[8]   W. Supriyatin and W. W. Ariestya, "Analisis Pelacakan Objek Mobil Dengan Optical Flow Pada Kamera Diam dan Bergerak," Seminar Riset Teknologi Informasi (SRITI), pp. 48-56, 2016.
[9]   W. Supriyatin, Y. Rafsyam and Jonifan, "Analisis Pelacakan Objek Menggunakan Background Estimation pada Kamera Diam dan Bergerak," ORBITH, vol. 13, no. 2, pp. 124-130, 2017.
[10]  S. S. Vasekar and S. K. Shah, "A Method Based on Background Substraction and Kalman Filter Algorithm for Object Tracking," Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA), 2018.
[11]  W. Guan, X. Chen, M. Huang, Z. Liu, Y. Wu and Y. Chen, "High-Speed Robust Dynamic Positioning and Tracking Method Based on Visual Visible Light Communication Using Optical Flow Detection and Bayesian Forecast," IEEE Photonics Journal, vol. 10, no. 3, 2018.
[12]  Z. Wang and X. Yang, "Moving target Detection and Tracking Based on Pyramid Lucas-Kanade Optical Flow," IEEE International Conference on Image, Vision and Computing, vol. 29, no. 6, pp. 66-69, 2018.
[13]  D. Ortego, J. C. SanMiguel and J. M. Martinez, "Hierarchical Improvement of Foreground Segmentation Mask in Background Substraction," IEEE Transaction on Circuits and System For Video Technology, vol. 29, no. 6, pp. 1-14, 2018.
[14]  D. Zeng and M. Zhu, "Background Subtraction Using Multiscale Fully Convolution Network," IEEE Access, vol. 6, pp. 16010-16021, 2018.
[15]  C. Zhao, A. Sain, Y. Qu, Y. Ge and H. Hu, "Background Substraction based on Integration of Alternative Cues in Freely Moving Camera," IEEE Access, vol. 6, pp. 1-14, 2018.