## Person Reidentification pada Sistem Surveillance Cerdas Menggunakan Metode Bag of Visual Feature

## (Person Reidentification on Intelligent Surveillance System Using Bag of
Visual Feature Methods)
Muhammad Yusuf Manshur 1 , Wahyono 2#
Abstract—Camera-based surveillance systems have been widely used to monitor public places for ensuring security and safety. One of the  problems in the surveillance process is identifying human objects on different CCTV cameras, which is referred to as person reidentification  (Re-ID).  Re-ID  is  the  process  of  identifying whether the images of human objects, captured from two or more images from CCTV cameras with the different viewpoints, are the same person or not. This paper proposes a method based on visual features  of  the  object  image,  named  as  Bag  of  Visual  Feature (BOVF). BOVF works by representing image data as a collection of  local  features  that  are  used  with  a  feature  clustering mechanism. BOVF implementation uses the Density Based Spatial Clustering  of  Applications  with  Noise  (DBSCAN)  clustering methods in the Histogram of Oriented Gradient (HOG) features. The  results  of  this  study  with 70  image  frames  from  iLIDS-VID dataset obtained the best accuracy at R-20 by 88% using DBSCAN with a processing speed of 1.85 seconds.
Intisari—Sistem  pengawasan  berbasis  CCTV  telah  banyak digunakan untuk  memantau tempat umum,  sehingga keamanan dan kenyamanan lebih terjamin.  Salah satu permasalahan pada proses pengawasan adalah mengidentifikasi objek manusia pada kamera  CCTV  yang  berbeda,  yang  disebut  sebagai  person reidentification (Re-ID). Re-ID adalah proses untuk mengidentifikasi  gambar  objek  manusia,  yang  berasal  dari  dua citra  atau  lebih  yang  berada  di  sudut  pandang  kamera  CCTV berbeda,  adalah  orang  yang  sama  atau  tidak.  Pada  makalah  ini diusulkan  metode  berbasis  fitur  visual  dari  citra  objek  dengan nama  Bag  of  Visual  Feature  (BOVF).  BOVF  bekerja  dengan merepresentasikan  data  sebagai  kumpulan  fitur  lokal  yang digunakan  dengan  mekanisme  pengelompokan  fitur  (feature clustering).  Implementasi  BOVF  menggunakan  algoritme pengelompokan  fitur  Density  Based  Spatial  Clustering  of Applications  with  Noise  (DBSCAN)  pada  proses  pelatihan  model citra  dengan  mempelajari  fitur  Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG). Hasil dari penelitian yang menggunakan dataset sebanyak 70  citra  frame  dari  dataset  iLIDS-VID  ini  mendapatkan  akurasi terbaik pada R-20 sebesar 88% menggunakan DBSCAN dengan kecepatan proses sebesar 1,85 detik.
Kata  Kunci— Person  Reidentification,  Bag  of  Visual  Feature, Pengelompokan  Fitur,  DBSCAN, Histogram  of  Oriented Gradient.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  pengawasan  telah  banyak  digunakan  untuk memantau tempat umum, seperti terminal bus, bandara, stasiun, sekolah,  perguruan  tinggi,  dan  lobi  kantor.  Pada  umumnya, sistem  pengawasan  digunakan  dengan  tujuan  meningkatkan sistem  keamanan  ataupun  untuk  keperluan  pada  sistem  di bidang lainnya, seperti transportasi, pariwisata, dan pendidikan.  Sistem  pengawasan  biasanya  menggunakan beberepa  kamera Closed  Circuit  Television (CCTV)  yang dipasang untuk memantau beberapa sudut di ruang tertentu.
Kamera-kamera CCTV pada sistem pengawasan terhubung melalui  suatu  jaringan  dan  dapat  mengirimkan  data  berupa rekaman  video  secara streaming ,  sehingga  setiap  kamera CCTV  yang  mencakup  beberapa  area  pandang  tertentu  dapat dipantau  secara  tidak  langsung  oleh  petugas  melalui  layar. Sistem  ini  mengharuskan  petugas  memantau  setiap  kejadian yang  ditangkap  oleh  beberapa  kamera  secara  bersamaan. Namun,  pengamatan  oleh  manusia  memiliki  keterbatasan, antara lain rentan keliru serta membutuhkan banyak waktu dan biaya,  sehingga  mengurangi  efektivitas  pengawasan  [1]. Diperlukan upaya untuk mengembangkan sistem pengawasan agar  pemantauan  terhadap  setiap  kejadian  dapat  dilakukan dengan  lebih  optimal.  Salah  satu  solusinya  adalah  dengan mengembangkan sistem pengawasan secara cerdas ( intelligent surveillance systems ).
Salah  satu  permasalahan  pada  proses  pengawasan  adalah deteksi dan pelacakan objek ( object tracking ). Telah diusulkan suatu  sistem  untuk  mendeteksi  bagasi  di  suatu  lorong  dan mengidentifikasi  pemiliknya  melalui  rekaman  kamera  CCTV [2].  Identifikasi  dilakukan  untuk  melacak  pemilik  bagasi melalui  rekaman  kamera  CCTV  di  tempat  yang  berbeda. Sistem  ini  mengurangi  usaha  petugas  untuk  mencari  pemilik bagasi  tersebut.  Solusi  ini  dinamakan  dengan person  re- identification (Re-ID).  Re-ID  adalah  proses  pelacakan ( tracking )  seseorang  yang  bergerak  (disebut probe )  melintasi beberapa kamera CCTV yang dipasang di berbagai lokasi yang berbeda.
Tugas utama pada proses Re-ID adalah memodelkan objek manusia  dari  citra  yang  dihasilkan  oleh  kamera  CCTV, sehingga dapat digunakan untuk mengindentifikasi objek yang sama di antara identitas objek lain dari sudut pandang kamera lainnya (disebut kamera gallery ). Sistem biometrik barangkali tidak  akan  memadai,  karena  resolusi  citra  yang  dihasilkan kamera CCTV cenderung rendah [3]. Selain rendahnya kualitas citra yang dihasilkan kamera CCTV, pada kenyataannya orang
1,2 Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika, Fakultas MIPA, Universitas  Gadjah  Mada,  Sekip  Utara,  Bulaksumur,  Yogyakarta 55281 INDONESIA (email: yusuf.manshur@mail.ugm.ac.id; wahyo@ugm.ac.id)
# Corresponding Author
yang  sama  akan  terlihat  sangat  berbeda  jika  diamati  dari kamera  yang  berbeda  dan  orang  yang  berbeda  bisa  jadi  akan sama  dalam  pandangan  kamera  yang  sama.  Di  antara  faktor- faktor yang menyebabkan permasalahan tersebut adalah variasi sudut  pandang  kamera,  pose,  pencahayaan,  tumpang  tindih objek  (disebut  dengan  oklusi),  dan  latar  belakang  yang  tidak teratur [4].
Oleh  sebab  itu,  makalah  ini  mengusulkan  penggunaan metode berbasis fitur visual yang diharapkan mampu mengatasi permasalahan yang telah disebutkan sebelumnya [5]. Penelitian yang  diusulkan  berbasis  pada  metode Bag  of  Visual  Feature (BOVF)  yang  bekerja  dengan  cara  mengelompokkan  fitur visual  ( feature  clustering ) Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG) dari objek manusia. Makalah ini menggunakan metode pengelompokan fitur, yaitu Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN).
II. P ERSON R E - IDENTIFICATION (R E -ID)
Dalam  satu  dekade  terakhir,  Re-ID  telah  menjadi  topik penelitian  yang  intensif  dilakukan.  Penelitian  memuat  cara membuat  model  yang  tepat  untuk  mendeskripsikan  tubuh seseorang dan menentukan metode perhitungan korespondensi yang  akurat  terhadap  dua  atau  lebih  citra  dari  kamera  CCTV yang  berbeda  [1].    Secara  umum,  sistem  Re-ID  ditunjukkan pada Gbr. 1.
Ada  beberapa  penelitian  tentang  Re-ID  yang  telah dilakukan.  Sebuah  penelitian  memperkenalkan  sistem  Re-ID yang  serbaguna  dengan  pendekatan  persepsi  simetri  dan asimetri dari bagian tubuh seseorang pada citra [3]. Pada awal proses  ekstraksi  fitur,  daerah  tubuh  yang  terdeteksi  dibagi dengan pendekatan simetri silhouette partition , kemudian fitur dikembangkan  dengan Recurrent  Highly  Structured  Patches (RHSP).  Pada  proses  pemodelan  citra,  fitur  yang  dihasilkan chromatic-content menggunakan HSV  histogram diubah  ke dalam  bentuk Weighted  Color-Histograms (WH),  kemudian fitur  warna  pada  setiap  bagiannya  ditingkatkan  dengan Maximally  Stable  Colour  Regions (MSCR).  Metode  ini  diuji pada dataset VIPeR,  iLIDS  MCTS,  dan  ETZH  dengan  hasil skor Cumulative  Matching  Characteristic (CMC)  terbaik sekitar  60-70%  pada rank -20.  Namun,  metode  ini  masih menggunakan  pendekatan  pasif  (belum  menggunakan  teknik learning )  pada  proses  ekstraksi  fitur  maupun matching , sehingga menyebabkan metode yang diusulkan membutuhkan data yang sangat besar.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diusulkan  perspektif  baru untuk  Re-ID  berdasarkan  pembelajaran  fitur unsupervised salience [4].  Pendekatan  ini  dilakukan  agar  proses  ekstraksi fitur tidak memerlukan pelabelan identitas (ID) pada prosedur pelatihan.  Proses  ekstraksi salience menggunakan  metode adjacency-patch matching yang disesuaikan untuk membangun korespondensi  yang  kuat  berdasarkan  histogram  warna  dan SIFT  (dColorSIFT)  antara  pasangan  citra. Salience yang diekstrak  merupakan  fitur  yang  paling  menonjol  pada  citra seseorang (tidak hanya bagian tubuh), antara lain tas, baju, dan celana.  Namun,  metode  yang  diusulkan  masih  menggunakan dataset yang  belum  mencerminkan  keberagaman  sudut pandang  kamera  CCTV,  sehingga  ketika  citra  diambil  dari sudut  pandang  yang  berbeda,  akan  dihasilkan  akurasi  yang buruk.  Pendekatan deep  learning mulai  digunakan  dalam metode  metrik  pada  proses matching [6].  Akan  tetapi,  model dengan  pendekatan  pembelajaran  fitur  juga  masih  berpotensi untuk  dikembangkan,  termasuk  model Bag  of  Words (BOW) yang berkembang menjadi BOVF. Metode deep-learning untuk Re-ID dijelaskan lebih detail pada sebuah paper review [7]. Penelitian selanjutnya membuat dataset berskala besar dan berkualitas  tinggi  untuk  Re-ID  dengan  nama  “Market-1501” [8].  Model  yang  digunakan  adalah  BOW  yang  dapat mengidentifikasi fitur lokal dan memungkinkan dilakukannya matching fitur global dengan cepat. Meskipun demikian, oklusi pada  gambar  masih  membawa  kendala  dalam  menghasilkan akurasi yang baik.
Penelitian lainnya mengusulkan sebuah sistem untuk Re-ID dengan  penggunaan  model  representasi  BOVF  dan random windows pada proses ekstraksi fitur lokal [9]. Fungsi random window adalah  untuk  mengatasi  masalah  oklusi  pada  objek gambar.  Model  dibentuk  dari  fitur  HOG  [10]  yang  dilatih menggunakan  algoritme k-means ,  sehingga  didapatkan codebook .  Proses matching dilakukan  dengan  menghitung histogram BOVF  (HBOVF)  yang  dibentuk  dengan  metode windows quantization . Namun, penggunaan k-means menjadikan setiap model dibentuk tidak cukup merespresentasikan  identitas  citra  yang  berbeda,  karena  pada proses  pembentukannya  jumlah  kelas  atau  klaster  fitur  visual adalah  sama  untuk  masing-masing  identitas  citra.  Salah  satu algoritme  pengelompokan  lainnya,  yaitu  DBSCAN  [11], mampu  melakukan  pengelompokan  dengan  jumlah  klaster berdasarkan  kerapatan  data.  Algoritme  DBSCAN  juga  dapat digunakan untuk mengeliminasi noise pada proses
Gbr. 1 Diagram sistem Re-ID.
pengelompokan  data  dengan  jumlah  yang  banyak  dan berdimensi tinggi secara efisien [12].
Oleh sebab  itu,  terinspirasi dari  penelitian  sebelumnya [9], pada  makalah  ini  digunakan  BOVF dengan random  windows tetapi  untuk  mengatasi  masalah k-means ,  yang  harus  sudah menentukan  jumlah  kelompok feature ,  dan  diusulkan  untuk memanfaatkan DBSCAN sebagai metode pengelompokan fitur visual.

## III. M ETODOLOGI
Meskipun  sistem  Re-ID  biasanya  diawali  dengan pendeteksian  objek  manusia,  pada  makalah  ini  diasumsikan objek manusia pada citra telah terdeteksi, sehingga penelitian hanya  berfokus  pada  cara  melakukan  representasi  objek manusia  untuk  kemudian  dilakukan re-identification .  Seperti terlihat  pada  Gbr.  2,  metode  yang  diusulkan  berawal  dari sebuah  citra  masukan  berupa  objek  manusia  pada  data  latih berukuran  124×64  piksel  yang  kemudian  dilakukan  proses dengan  ekstraksi  fitur,  pengelompokan  fitur,  pembentukan HBOVF,  dan  terakhir  proses matching dengan  objek  citra manusia lainnya. Secara detail, proses ini akan dijelaskan satu persatu pada subbagian berikutnya.

## A. Ekstraksi Fitur
Pada  setiap  data  masukan  citra  objek  manusia  dilakukan proses  ekstraksi  fitur-fitur  lokal.  Namun,  terlebih  dahulu dilakukan  prapemrosesan  terhadapa  citra  dengan  mengubah seluruh citra ke dalam format grayscale . Tahap ekstraksi fitur diawali dengan proses pemilihan subregion . Subregion adalah bagian-bagian  lebih  kecil  dari  citra  yang  diekstrak menggunakan window dengan  ukuran  tertentu.  Untuk mendapatkan subregion ,  digunakan  metode  pada  penelitian sebelumnya,  yaitu random  windows [9].  Metode  ini menggunakan  sebanyak n  window berbentuk  persegi  dengan sisi  ukuran 𝑠 piksel  yang  disebar  secara  acak  di  atas  sebuah citra. Random windows dikenakan ke setiap citra yang ada pada semua data citra. Jika data latih memiliki sebanyak 𝑚 sampel citra  berurutan,  maka  pada  tahap  pelatihan  ini  didapat n  ×  m subregion .  Ilustrasi  proses  pemilihan subregion ditunjukkan pada Gbr. 3.
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  pada subregion yang dihasilkan  dari  tahap  sebelumnya.  Fitur yang digunakan  adalah 9-bins HOG  [10],  dengan  ukuran  sel  8×8 piksel, dan ukuran blok 2×2 sel. Pada Gbr. 4 ditunjukkan hasil ekstraksi subregion , kemudian bobot dan orientasi kemiringan setiap  piksel  dihitung.  Fitur  sel  dihitung  dengan  melakukan voting yang menghasilkan 9-bins HOG.
Gbr. 3 Ilustrasi pembentukan subregion .
Gbr. 4 Ilustrasi pembentukan subregion .

## B. Pengelompokan Fitur dan Pembentukan Codebook
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  pengelompokan  fitur untuk  pembentukan codebook .  Proses  ini  diawali  dengan klasterisasi fitur menggunakan algoritme DBSCAN. Fitur-fitur yang dikelompokkan adalah fitur-fitur vektor yang dihasilkan dari  proses  ekstraksi  fitur  setiap  citra  pada  data  pelatihan. Untuk  menjalankan  algoritme  DBSCAN,  dibutuhkan  dua parameter,  yaitu Eps dan Minpts , yang  didefinisikan  sebagai nilai  jarak  keanggotaan  ke  titik  pusat  dan  banyaknya  titik minimal  sebuah  kelompok  dianggap  sebagai  sebuah  klaster.
Gbr. 2 Diagram proses sistem Re-ID yang diusulkan.
Parameter Minpts ditentukan  berkisar  dengan  nilai ln( 𝑛 ) , dengan 𝑛 adalah banyaknya data latih [13], sedangkan nilai Eps ditentukan dengan langkah-langkah yang diusulkan padsa [11]. Pada  tahap  selanjutnya,  dibentuk codebook yang  digunakan sebagai representasi probe ( descriptor citra probe ). Keseluruhan proses pembentukan codebook diilustrasikan pada Gbr. 5. Proses dimulai dari ekstraksi fitur, klasterisasi fitur, dan kemudian penentuan centroid klaster.
Seperti pada Gbr. 5, codebook terdiri atas 𝑘 fitur visual yang merupakan centroid dari  setiap  klaster  hasil  klasterisasi  fitur, dengan asumsi titik-titik pada klaster saling berdekatan secara terpusat  ( hypersphere ).  Misalnya  sebuah  klaster  adalah himpunan  titik k dimensi  ( 𝐴 ∈ ℝ 𝑘 )  dan  titik centroid dari himpunan  tersebut  adalah 𝑝 ,  maka  titik 𝑝 dicari  dengan menghitung rata-rata vektor seluruh titik pada 𝐴 .

## C. Pembentukan Histogram BOVF (HBOVF)
Pada tahap ini dilakukan pembentukan HBOVF yang akan digunakan  sebagai  representasi  citra query maupun  kandidat, seperti ditunjukkan pada Gbr. 6. Setelah didapatkan sebanyak 𝑘 klaster  dari  proses  klasterisasi  fitur,  dilakukan  proses pembentukan  histogram  HBOVF  menggunakan  metode window quantization yang menghasilkan histogram atau vektor 𝑘 dimensi.
Metode window  quantization diawali  dengan  proses klasifikasi  masing-masing  fitur  yang  telah  didapatkan  pada
proses ekstraksi fitur. Masing-masing fitur tersebut diklasifikasikan ke dalam salah satu code penyusun codebook , yang setiap code mewakili kelas fitur visual. Proses klasifikasi menggunakan  algoritme  1- Nearest  Neighbors (1-NN)  dengan metrik jarak Euclidean. HBOVF dibentuk dengan menghitung jumlah  anggota  setiap  kelas  fitur  visual,  kemudian  histogram dinormalisasi menggunakan 𝑙 1 -norm. HBOVF dari sebuah citra 𝑎 mengembalikan  sebuah  vektor  berdimensi 𝑘 , 𝐻 𝐵𝑂𝑉𝐹 (𝑎) = [𝑎 1 𝑎 2 … 𝑎 𝑘 ] ,  dengan  ℎ 1 ,  ℎ 2 ,  …,  ℎ 𝑘 merupakan  jumlah anggota  masing-masing  kelas  fitur  visual  dari  hasil windows quantization .

## D. Menghitung Tingkat Kemiripan (Matching)
Tahapan  ini  merupakan  proses  terakhir  dari  sistem  Re-ID yang diusulkan. Tahap ini terdiri atas dua proses, yaitu proses matching dan  pengurutan.  Proses matching dilakukan  untuk menyelidiki  atau  membandingkan  citra query dengan  seluruh citra  kandidat  yang  ada  pada gallery .  Proses  pembandingan diawali dengan pembentukan HBOVF untuk citra probe/query dan citra kandidat yang ada pada gallery . Kemudian dihitung jarak antara citra query dan citra kandidat berdasarkan HBOVF masing-masing.  Nilai  jarak  dari  kedua  HBOVF  citra menunjukkan  tingkat  kemiripan  dari  dua  citra  tersebut.  Nilai jarak  dari  kedua  HBOVF  citra  dihitung  menggunakan  metrik jarak  Euclidean.  Misalnya 𝑞 adalah  citra query dan 𝑔 adalah citra  kandidat,  maka  jarak  keduanya,  yaitu 𝑑 , dihitung menggunakan  (1).  Hasil  (1)  akan  menunjukkan  kemiripan antara  dua  citra.  Semakin  rendah  nilai  jarak,  semakin  tinggi tingkat kemiripan dua citra tersebut.
𝑑(𝐻 𝐵𝑂𝑉𝐹 (𝑔), 𝐻 𝐵𝑂𝑉𝐹 (𝑞)) = √∑ (𝑔 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1 . (1)
Proses matching dilakukan dengan skenario single-gallery- shot (MvsS).  Perhitungan  jarak  antara  citra  query  ( 𝑞 )  dengan setiap  data  citra  pada gallery dilakukan  menggunakan  (1). Misalnya 𝐺 = {𝑔 1 , 𝑔 2 , … , 𝑔 𝑀 } adalah  data gallery dengan M citra  dan 𝐷 = {𝑑 1 , 𝑑 2 , … , 𝑑 𝑀 } adalah  himpunan  hasil perhitungan jarak M citra kandidat terhadap citra query q , maka proses matching diilustrasikan pada Gbr. 7.
Setelah  proses matching selesai,  hasil  perhitungan  jarak, yaitu 𝐷 , diurutkan  menaik  ( ascending ),  sehingga  didapatkan daftar citra sebanyak 𝑀 dengan posisi citra pada R- 𝑛 , dnegan 𝑛 adalah  peringkat  kandidat  seperti  pada  Gbr.  8.  Berdasarkan Gbr. 8, citra 𝑔 3 berada di posisi R- 1 (peringkat 1), yang artinya citra tersebut adalah citra yang paling diduga merupakan orang yang sama dengan citra 𝑞 .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini ditunjukkan hasil dari proses pelatihan dan pengujian  dari  model  sistem  Re-ID  yang  diusulkan.  Proses pelatihan pada sistem Re-ID dilakukan menggunakan metode random  windows dan  algoritme DBSCAN. Evaluasi terhadap sistem  didasarkan  pada  nilai  akurasi  yang  dihitung menggunakan  nilai Cumulative  Matching  Characteristic (CMC). CMC adalah salah satu ukuran yang digunakan unutk mengevaluasi  kinerja  sistem  identifikasi  [14].  Sistem identifikasi menghasilkan peringkat ( R ) daftar kandidat. CMC
Gbr. 5 Ilustrasi pembentukan codebook .
Gbr. 6 Ilustrasi pembentukan HBOVF.
menunjukkan  bahwa  identitas query terdapat  pada  daftar kandidat 𝑛 teratas ( R-n ) yang dihasilkan oleh sistem, dengan 𝑛 adalah  peringkat  kandidat,  dimulai  dari  1  sampai  dengan banyaknya  kandidat.  Dapat  dikatakan  bahwa  semakin  tinggi nilai CMC, akurasi sistem dianggap baik, dan sebaliknya.

## A. Akuisisi Data
Pada  makalah  ini, dataset iLIDS-VID  digunakan  sebagai data  pelatihan  maupun  pengujian  [15].  Data  pelatihan digunakan  untuk  melatih  model  atau  identitas visual  probe . Data pelatihan terdiri  atas  sejumlah  citra berurutan  dari salah satu kamera yang menampilkan probe . Data pengujian terdiri atas  citra query dan gallery . Citra query adalah  data uji yang merupakan satu sampel citra probe ( single-shot matching ) dari sumber kamera yang sama dengan data  pelatihan. Kemudian, gallery adalah  sejumlah  citra  dari  orang-orang  yang  berbeda yang  diambil  dari  kamera  lainnya  sebagai  citra  kandidat. Perancangan data untuk sistem Re-ID disajikan pada Tabel I.

## B. Pengaruh Minpts pada DBSCAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  pengaruh Minpts terhadap akurasi dan kecepatan sistem. Seperti ditunjukkan pada Tabel II,  diketahui  bahwa  semakin  tinggi  nilai Minpts yang digunakan, akurasi semakin rendah, tetapi kecepatan semakin tinggi untuk semua peringkat R . Dari hasil ini, MinPts dengan nilai  4  akan  digunakan  sebagai  parameter  optimal  untuk pengujian yang nantinya dibandingkan dengan k-means .

## C. Pengaruh Jumlah dan Ukuran Window
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  pengaruh  jumlah window , ukuran window terhadap akurasi, dan kecepatan sistem. Seperti ditunjukkan  pada  Tabel  III,  diketahui  bahwa  jumlah window yang  terlalu  banyak  atau  sedikit  akan  mengurangi  akurasi. Sementara  itu,  semakin  banyak  jumlah window ,  kecepatan menjadi semakin rendah. Selanjutnya, dari Tabel IV diketahui bahwa  jika  ukuran window semakin  kecil,  akurasi  dan kecepatan  cenderung  menjadi  semakin  tinggi.  Akan  tetapi,
khusus R- 1  memberikan  hasil  yang  berbeda,  yaitu  semakin rendah ukuran window , semakin rendah juga akurasinya. Dari hasil  ini,  jumlah window 32  dengan  ukuran  16  digunakan sebagai  parameter  optimal  untuk  pengujian  yang  nantinya dibandingkan dengan k-means .

## D. Perbandingan dengan Metode Lain
Selanjutnya, model Re-ID menggunakan DBSCAN dengan pengaturan parameter terbaik, yaitu 𝑛 - 𝑠 - 𝑚 =32-16-4 (dengan 𝑛 adalah jumlah window , s adalah ukuran window , dan 𝑚 adalah Minpts ), dibandingkan terhadap model Re-ID menggunakan k- means yang diusulkan pada penelitian sebelumnya [9], dengan pengaturan  jumlah  dan  ukuran window yang  sama.  Karena algoritme k-means harus menentukan jumlah klaster yang akan diikutkan  dalam  sistem  Re-ID,  dilakukan  pengujian  beberapa nilai  klaster,  yaitu  5,  15,  dan  20,  yang  kemudian  didapatkan bahwa nilai klaster 15 pada k-means mendapatkan hasil terbaik. Hasil  ini  kemudian  dibandingkan  dengan  metode  yang diusulkan, seperti ditunjukkan pada Tabel V.
Dari  data  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  V,  dapat  diketahui bahwa  nilai  akurasi  metode  yang  diusulkan  dengan menggunakan  DBSCAN  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  yang  menggunakan k-means [9],  dengan  pengaturan jumlah dan ukuran window yang sama, kecuali pada R- 1 dan R- 2.  Sedangkan  untuk  kecepatan, k-means lebih  cepat  daripada DBSCAN  sebesar  0,21  detik.  Hal  tersebut  disebabkan penggunaan  DBSCAN  dalam  beberapa  kasus probe
Gbr. 7 Skenario proses matching . Gbr. 8 Proses perhitungan kemiripan. T ABEL I P ERANCANGAN D ATA UNTUK S ISTEM R E -ID Jenis Data Sumber Kamera Total Frame Data query/probe Cam1 1 Data pelatihan Cam1 20 Data gallery Cam2 50
T ABEL II P ENGARUH N ILAI M INPTS T ERHADAP A KURASI DAN K ECEPATAN MinPts Akurasi CMC (%) dalam Rank (R) Waktu (detik) R-1 R-5 R-10 R-15 R-20 4 10,67 42,67 68,33 80,67 88,00 1,85 6 6,67 32,00 55,67 71,33 81,00 1,32 8 4,00 23,33 40,33 50,67 62,33 1,20
T ABEL III P ENGARUH N ILAI J UMLAH W INDOW T ERHADAP A KURASI DAN K ECEPATAN Jumlah Akurasi CMC (%) dalam Rank Waktu (detik) R-1 R-5 R-10 R-15 R-20 64 13,67 39,33 58,33 69,33 82,00 4,98 32 10,67 42,67 68,33 80,67 88,00 1,85 16 8,33 33,00 60,33 75,00 86,00 0,69
T ABEL IV P ENGARUH N ILAI U KURAN W INDOW T ERHADAP A KURASI DAN K ECEPATAN Ukuran Akurasi CMC (%) Dalam Rank Waktu (detik) R-1 R-5 R-10 R-15 R-20 32 14,33 41,67 60,67 72,33 82,67 5,35 24 13,67 39,00 59,67 72,67 81,67 2,94 16 10,67 42,67 68,33 80,67 88,00 1,85
memerlukan  perhitungan  dengan  jumlah  atribut  representasi yang  lebih  banyak.  Untuk  menerapkan  Re-ID  pada  sistem monitoring secara real-time , akurasi lebih diutamakan, karena kecepatan yang lebih lambat dapat diatasi dengan penggunaan hardware yang  lebih  baik  dalam  hal  pemrosesan  atau komputasi. Selanjutnya, sebagai ilustrasi, Gbr. 9 menunjukkan ilustrasi  visual  perbandingan  hasil  Re-ID  antara  algoritme DBSCAN  dan k-means clustering .  Kotak  berwarna  hijau menandakan hasil yang sesuai, yang artinya merupakan orang yang sama dengan gambar pada probe .

## V. K ESIMPULAN
Makalah ini mengusulkan perbaikan metode Re-ID berbasis BOVF dengan  memanfaatkan clustering DBSCAN  sebagai metode  pengelompokan  citra  dibandingkan  dengan k-Means clustering . Secara umum, metode yang diusulkan berawal dari sebuah  masukan  citra  berupa  objek  manusia  pada  data  latih berukuran  124×64  piksel  yang  kemudian  dikenai  proses ekstraksi  fitur,  pengelompokan  fitur,  pembentukan  histogram BOVF,  dan  terakhir  proses matching dengan  objek  citra manusia  lainnya.  Hasil  menunjukan  bahwa  akurasi  metode yang diusulkan pada R -20 sebesar 88%, mengungguli metode yang  diusulkan  sebelumnya.  Namun,  metode  yang  diusulkan masih lebih lambat dibandingkan metode sebelumnya.

## R EFERENSI
[1] A. Bedagkar-Gala dan S.K. Shah, “A Survey of Approaches and Trends in Person Re-Identification,” Image and Vision Computing , Vol. 32, No. 4, hal. 270–286, 2014.
[2] Wahyono, A. Filonenko, dan K.H. Jo, “Unattended Object Identification for Intelligent Surveillance Systems Using Sequence of Dual Background Difference,” IEEE Transactions on Industrial Informatics , Vol. 12, No. 6, hal. 2247–2255, 2016.
[3] M. Farenzena, L. Bazzani, A. Perina, V. Murino, dan M. Cristani, “Person Re-Identification by Symmetry-Driven Accumulation of Local Features,” Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer Vision and Pattern Recognition , 2010, hal. 2360–2367.
[4] R. Zhao, W. Ouyang, dan X. Wang, “Unsupervised Salience Learning for Person  Re-Identification,” Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition ,  2013,  hal. 3586–3593.
[5] M.Y.  Manshur,  “Implementasi  Bag  of  Visual  Feature  Menggunakan Algoritme  Pengelompokan  DBSCAN  untuk  Person  Re-Identification,” B. Comp. thesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, Jan. 2020.
[6] D. Yi, Z. Lei, dan S. Z. Li, “Deep Metric Learning for Practical Person Re-Identification,” CoRR , abs/1407.4, 2014.
[7] D. Wu, S.-J. Zheng, X.-P. Zhang, C.-A. Yuan, F. Cheng, Y. Zhao, Y.-J. Lin, Z.-Q. Zhao, Y.-L. Jiang,  dan D.-S. Huang, “Deep Learning-based Methods  for  Person  Re-Identification:  A  Comprehensive  Review,” Neurocomputing , Vol. 337, hal. 354-371, 2019.
[8] L. Zheng, L. Shen, L.  Tian, S. Wang, J. Wang, dan Q. Tian, “Scalable Person Re-identification: A Benchmark,” IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) , 2015, hal. 1116–1124.
[9] Wahyono dan K.H. Jo, “Person Re-Identification Using Bag of Visual Feature  on  Random  Windows,”  dipresentasikan  pada International Workshop of Frontiers in Computer Vision , Seoul, Korea, 2017.
[10] N. Dalal  dan B.  Triggs,  “Histograms of  Oriented  Gradients  for  Human Detection,” 2005  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR05) , 2005, hal. 1-8.
[11] J.  Sander,  M.  Ester,  H.-P.  Kriegel,  dan  Xiaowei  Xu,  “Density-based Clustering  in  Spatial  Databases:  The  Algorithm  GDBSCAN  and  Its Applications,” Data Mining and Knowledge Discovery , Vol. 2, No. 2, hal. 169–194, 1998.
[12] K. Khan, S.U. Rehman, K. Aziz, S. Fong, dan S. Sarasvady, “DBSCAN: Past,  Present,  and  Future,” 5th  International  Conference  on  the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT), 2014, hal. 232–238.
[13] D.  Birant  dan  A.  Kut,  “ST-DBSCAN:  An  Algorithm  for  Clustering Spatial–temporal Data,” Data & Knowledge Engineering , Vol. 60, No. 1, hal. 208–221, 2007.
[14] R.M.  Bolle,  “The  Relation  Between  the  ROC  Curve  and  the  CMC,” Fourth  IEEE  Workshop  on  Automatic  Identification  Advanced Technologies (AutoID’05) , 2005, hal. 15–20.
[15] M. Li, X. Zhu dan S. Gong, "Unsupervised Person Re-Identification by Deep  Learning  Tracklet  Association," Proc.  European  Conference  on Computer Vision , 2018, hal. 1-17.
T ABEL V
P ERBANDINGAN A KURASI DENGAN METODE [8] Algoritme Akurasi CMC (%) dalam Rank Waktu (s) R-1 R-5 R-10 R-15 R-20 Usulan 10,67   42,67   68,33   80,67   88,00 1,85 [9] 13,67   43,33   63,67   76,33   87,00 1,64
Gbr. 9 Ilustrasi hasil ranking daftar citra kandidat untuk probe person229, (a) menggunakan DBSCAN, (b) menggunakan k-means [8]. (a) (b)