## DETEKSI OBYEK MANUSIA PADA SISTEM KEAMANAN GEDUNG MENGGUNAKAN WEBCAM

## Fajar Hermawanto
Program Studi D3 TeknikInformatika Politeknik Gorontalo e-mail : fajar@poligon.ac.id, rulysinukun@poligon.ac.id

## ABSTRAK
Keamanan  merupakan  priorotas  yang  utama  pada  sebuah  gedung  dari  kejahatan  pencurian  maupun perampokan.Berbagai alat keamanan telah dikembangkan baik yang berteknologi sensor ultrasonik, inframerah, PIR,  dan  CCTV.Pada  saat  ini  teknologi  CCTV  menjadi  alternatif  yang  terbaik  sebagai  pengamanan,  karena mampu memberikan informasi secara visual dari rekaman kejadian.Rekaman kejadian disimpan secara berkala, selanjutnya  akan  dievaluasi  secara  berkala  atau  saat  terjadi  suatu  tindak  kejahatan  untuk  mengetahui  reka kejadian  dan  tersangka  tindak  kejahatan  tersebut.  Permasalahan  yang  ada  saat  ini  adalah  media  penyimpan terus  melakukan  perekaman  hasil  capture  dari  kamera  secara  terus  menerus  walaupun  dilokasi  pengintaian tidak  ada  manusia,  sehingga  kurang  efektif  dalam  hal  pencarian  obyek  manusia  secara  otomatis.  Pengamatan video  saat  mencari  tersangka  dalam  rekaman  video  pun  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  system penyimpanan  video  terjadi  secara  terus  menerus.  Permasalahan  yang  ada  tersebut  dapat  diselesaikan  melalui suatu program yang mampu mendeteksi obyek manusia secara otomatis. Deteksi obyek manusia melalui kamera secara  otomatis  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  Hog  Cascade.  Metode  ini  mampumemberikan pendeteksian  yang akurat secara realtime.
Kata kunci : Keamanan, Pencurian, Perampokan, CCTV, HogCascade,

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  dan perkembangan    teknologi  yang  semakin  pesat, tingkat    kejahatan    semakin    meningkat    pula.    Era globalisasi    telah    menuntut    manusia    untuk menciptakan  keamanan  dalam  bekerja.  Demikian halnya  dengan  sistem  keamanan  gedung  untuk perkantoran  maupun  rumah  mewah  lainnya  juga ikut berkembang.
Sistem    keamanan    yang    ada    antara    lain menggunakan      kamera    CCTV    melalui    operator yang    meminta.    Ada    juga   dengan    menggunakan sensor    IR  dan    ultrasonik,    tetapi    dalam penggunaannya    harus    ada    sumber    dan    sensor. Kamera  CCTV  merupakan  sistem  keamanan  yang paling  banyak  digunakan  saat  ini.  Data  informasi kejadian  yang  dapat  direkam  secara  visual  melalui media penyimpan dan dapat diputar kembali dalam bentuk video.
Pengamatan  video  dilakukan  secara  berkala atau  setelah  terjadi  tindak  kejahatan.  Pada  saat pengamatan  video,  pencarian  target  tersangka  pada video  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  dapat menemukan obyek manusia dalam video. Penelitian deteksi  pejalan  kaki  pada  video  menggunakan metode  HOG  ( Histograms  of  Oriented  Gradient ) dilakukan  oleh  Achmad  S  dan  Agus  H.  pada
penelitian  tersebut  menunjukkan  hasil  yang  cukup baik dengan tingkat akurasi sebesar 73,25%.
Metode hog cascade digunakan untuk mendeteksi manusia pada penelitian yang dilakukan oleh  Chengbin  dkk.  Pada  penelitian  tersebut menyajikan pendekatan deteksi manusia yang dapat memproses  gambar  dengan  cepat  dan  mendeteksi obyek  secara  akurat.  Fitur  yang  digunakan  pada penelitian  tersebut  adalah  cascade  dari  HOG (Histogram  dari  Oriented  Gradien)  dan  LBP  (  Pola Binary local ).
Dengan demikian bahwa untuk mempermudah dan mempercepat  proses  pengamatan video diperlukan  suatu  sistem  yang  mampu  menyeleksi obyek  yang  dikehendaki  dalam  hal  ini  adalah manusia. Proses seleksi obyek dapat dilakukan oleh program  secara  otomatis  menggunakan  metode hogcascade.  Pada  penelitian  ini  akan  membuat sistem yang mampu mendeteki manusia pada video pengaman yang direkam webcam.

## 2. Metode

## 2.1. Perancangan Sistem
Proses  pencarian  obyek  manusia  dalam  video menggunakan  metode  hogcascade  yang  tedapat pada  library  opencv.  Kamera  webcam  merekam lokasi  kejadian  secara  realtime,  proses  pencarian
obyek  manusia  secara  otomatis  dilakukan  oleh program  pada  komputer.  Hogcascade  merupakan file  data  dalam  bentuk  xml  yang  berisi  data  fitur manusia dalam bentuk full body .
Gambar 1 . Flow Chart Sistem Deteksi Manusia Pada Webcam Pada  flowchart  pada  gambar  1  yaitu  saat algoritma  dijalankan.Program  dimulai  dengan mengaktifkan  webcam  agar  dapat  menangkap informasi visual yang akan diproses pada komputer, selanjutnya  didapatkan  capture  image  untuk diproses menggunakan metode Hog dalam mendeteksi  obyek  khususnya  manusia.Human detection  menggunakan  2  langkah,  yaitu  HOG  ( Histogram  of  Oriented  Gradients)  descriptor  dan SVM ( Support Vektor Machine ) classifier. Setelah mendeteksi  adanya  manusia.  Algoritma  berlanjut pada  sistem  penyimpanan  file  dalam  dalam  bentuk video.

## 2.2. Histograms of Oriented Gradient (HoG)
Histograms    of    Oriented    Gradient  (HOG) sendiri  merupakan  metode  deteksi  obyek    yang didasarkan  pada  tampilan  dan  bentuk  obyek  secara lokal. Ciri yang digunakan dalam metode ini adalah distribusi  intensitas  gradient  beserta  arahnya. Metode    HOG  banyak  digunakan  sebagai  metode detector  berbagai  obyek.    HOG ⁠ digunakan  untuk
mendeteksi  pejalan    kaki    pada  malam  hari  dengan kamera    infra    merah.    Parameter    yang    dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan  metode  HOG antara lain ukuran cell, ukuran dan normalisasi blok serta  bobot  dari    histogram.    Deskriptor    HOG ditentukan berdasarkan  3  (tiga)  langkah yaitu  (a) menghitung gradient citra,  (b)  membuat  histogram dari  arah  gradient  untuk  setiap    cell    dan    (c) melakukan  normalisasi    histogram  untuk  setiap blok.
Gambar 2. Pedestrian Detection
2.3. SVM SVM  merupakan  metode  learning  machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization  (SRM)  dengan  tujuan  menemukan hyperplane  terbaik  yang  memisahkan  dua  buah class  (kategori)  pada  input  space.  Prinsip  dasar SVM adalah linear classifier, dan sedang dikembangkan agar dapat bekerja pada non-liniear. Untuk  mengecek  apakah  dalam  window tersebut  terdapat  manusia  atau  tidak,  digunakan SVM  classifier  untuk  memisahkan human dan nonhuman .
Discrimination boundaris
Margin
Class -1 Class +1 Class -1 Class +1
3.a                                         3.b
Gambar 3. SVM dalam upayanya mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan class -1 dan +1
Pada  SVM  classifier  dan  algoritma  klasifikasi yang  berusaha  memisahkan  sebuah  hyperplane optimal ( Cristiani&Shawe-Taylor, 2000 ). Gambar 3.a  menunjukkan  ada  beberapa pattern yang
Start Aktifkan Webcam Capture Image Deteksi Manusia Terdeteksi ? Ya Tidak Simpan Video Putar video End
merupakan anggota dari dua buah class : +1 dan -1 . Problem klasifikasi  dapatdi  terjemahkan  dengan usaha menemukan garis ( hyperplane ) yang memisahkan  kedua  class  tersebut.  Berbagai alternative  garis pemisah( discrimination boundaris ) ditunjukkan pada gambar 3.a
Gambar  3.b  menunjukkan  penggunaan  garis hyperplane  yang  memisahkan  2  class  dengan margin  tertentu.  Formula  dari  linear  hyperplane yang  memisahkan  kedua  class  :Nilai w dapat diperoleh dari rumus :
dimana x i merupakan  vector  contoh  (  HOG descriptor  examples  ),  y i merupakan  label  data training  positif  atau  negative  (  +1  atau  -1  )  dan  α i merupakan konstanta pengali (multiplier).

## 3 Pembahasan
Berdasarkan  metode  penelitian  yang  telah diusulkan  dan  dijelaskan  di  atas,    dilakukan serangkaian  percobaan  menggunakan  perangkatl unak
OpenCV.
Beberapa fungsi dari
OpenCVdigunakan  untuk  mempermudah  proses percobaan.

## 3.1. Frame Extraction
Frame  yang    digunakan  pada  penelitian inidengan  lebar  320  dan  tinggi  240.  Perekaman video menggunakan kamera webcam yang diletakkan  pada  salah  satu  sudut  ruangan  yang bersifat  statis.  Proses  pengamatan  dilakukan  secara real time menggunakan
fungsi VideoCapturecap(CV_CAP_ANY) pada  opencv. Hasil  capture  dideklarasikan  dalam  bentuk Mat , variable  mat  yang  selanjutnyaakan  diproses  oleh fungsi SVM Detektor.

## 3.2. Background Modelling
Citra  digital  hasil capture dari  webcam merupakan lingkungan yang statis sehingga variable yang digunakan untuk menentukan tingkat penajaman  citra  juga  tetap.  Lokasi  webcam diletakkan  dalamruang  dengan  pencahayaan  tetap yaitu  cahaya  dari  lampu  penerangan.  Dalam keadaan yang
seperti
tersebut sangat memungkinkan  dilakukan  proses  pengolahan  untuk mengenali  obyek  yang  diingin  dikenali,  dalam  hal ini yaitu manusia.

## 3.3. Preprocessing
Normalisasi  citra  hasil  capture  dari  webcam menggunakan
fungsi dari opencv
yaitu cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,x) d an cap.set (CV_CAP_PROP_ FRAME _ HEIGH,y). x merupakan lebar frame dan y ,merupakan panjang frame.  Pada  penelitian  ini  lebar  dan  panjang  yang digunakan  adalah  320  x  240.  Normalisasi menggunakan  normalisasi  warna  dan  gamma sehingga warnanya menjadi lebih gelap.

## 3.4. Background Subtraction
Pada  proses  background  subtraction  citra  hasil komputasi  gradient  mengguanakan  metode  1-D centered  dengan  matriks  [-1,  0,1].  Dengan persamaan deriatif parsial untuk menghitung fungsi citra  f(x,y)  sehingga  akan  diperoleh  nilai  x  dan  y yang akan digunakan untuk menghitung gradient.

## 3.5. Image Segmentation
Pada  proses  segmentasi,  citra  hasil  dari background  subtraction dibagi  atas  daerah-daerah kecil  yang  disebut  sel.  Dalam  sel  masing-masing dibagi  atas  9  channel  yang  memberikan  vote  untuk interval  sudut  tertentu,  dan  digunakan  dalam menentukan histogram yang dibuat.

## 3.6. Object Classification
Setelah  obyek-obyek  tersegmentasi  dengan baik,  dilakukan  seleksi  kembali  dengan  melakukan klasifikasi  sehingga  didapatkan  obyek  pejalan  kaki dan  obyek  bukan  pejalan  kaki.  Seleksi  sederhana dilakukan  dengan  melihat  ukuran  setiap  obyek yang    didapatkan  dengan  mendeteksi  garis  batas (boundary)    untuk  setiap  obyek    yang    telah tersegmentasi. Pendeteksian garis batas untuk setiap obyek  memanfaatkan  fungsi    yang    sudah disediakan oleh OpenCV.
Citra hasil capture kamera webcam dideklarasikan  dalam  bentuk Mat, selanjutnya adalah  proses  pendeteksian  obyek  manusia  yaitu menggunakan SVM Detector. Fungsi ini juga sudah disediakan  oleho  pencv,  dengan  fungsi  tersebut padasaat  dalam  lokasi  frame  citra  yang  dapat ditangkap  oleh  webcam  akan  langsung  dapat mendeteksi adanya obyek manusia yang dikenali.

## 3.7. Human Detection
Gambar 4.Deteksi tampak depan
Pendeteksian obyek manusia ditentukan setelah proses  klasifikasi  antara  obyek  manusia  dan  bukan manusia telah didapatkan. Pada saat obyek manusia dikenali  ditandai  dengan  kotak  warna  hijau.  Cara menampilkan  kotak  warna  hijau  dilakukan  dengan fungsi rectangle() dari  OpenCV.  Hasil  deteksi obyek manusia menggunakan webcam dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 5.Deteksi tampak belakang
Dari  hasil  pengujian  pendeteksian  manusia menggunakan webcam, program mampu mendeteksi posisi  manusia dari beberapa arah.Pada gambar  4  menunjukkan  manusia  terdeteksi  dari tampak  depan.  Sedangkan  pada  gambar  5  manusia mampu terdeteksi dari tampak belakang.

## Gambar 6.Deteksi tampak samping
Pada  gambar  6  deteksi  manusia  masih  mampu bekerja  walapun  tidak  secara  keseluruhan  badan tertangkap oleh kamera.

## 4 Kesimpulan dan Saran 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Jarak obyek terhadap kamera sangat berpengaruh terhadap hasil pendeteksian,
manusia  akan  terdeteksi  oleh  kamera  jika minimal 2/3 bagian obyek harus tertangkap oleh kamera .
2. Posisi kamera terhadap obyek sangat berpengaruh  pada  hasil  deteksi  terhadap  obyek. Posisi  kamera  tegak  lurus  terhadap  obyek merupakan  posisi  yang  paling  baik  dalam mendeteksi obyek manusia.

## 4.2 Saran
Untuk  memaksimalkan  kinerja  dapat  menggunakan webcam  dengan  resolusi  yang  lebih  tinggi,  agar hasil deteksi obyek bias ditingkatkan.

## Daftar pustaka
[1] Solichin, A. Harjoko, A. (2013). Deteksi Pejalan Kaki  Pada  Video  dengan  Metode  Fastest Pedestrian  Detector  in  The  West  (FPDW). Jurnal Ticom Vol.2 No.1 , hal 202-205
[2] Zeng, C. Ma, H. Ming, A. ( 2010 ). Fast Human Detection  Using  Mi-SVM  and  A  Cascade  of HOG-LBP  Features. Proceedings  of  2010  IEEE 17th  International  Conference  on  Image Processing. Sep. 26-29. hal 3845-3848.
[3]  Jia,  H  X.  Zhang  Y.  (2007).  Fast  Human Detection  by  Boosting  Histograms  of  Oriented Gradients.  Fourth  International  Conference  on Image and Graphics. hal 683-687.
[4]  Kamijo,  S.  Fujimura,  K.  Shibayama,  Y.  (2010) Pedestrian  Detection  Algorithm  for  On-board Cameras of Multi View Angles.IEEE Intelligent Vehicles  Symposium  University  of  California, San Diego, CA, USA, June 21-24. Hal 973- 980.
[5]  Zarka,  N.  Alhalah,  Z.  Deeb,  R.  Real-Time Human Motion Detection and Tracking. Hal 1 – 6.
[6]  Tathe,  S,V.  Narote,  S,P.(2013).  Real-Time Human  Detection  and  Tracking.  Annual  IEEE India Conference (INDICON).
[7]  Bradski,  G.  Kaehler,  A.(2008).  Learning OpenCV.
[8]  Brahmbhatt,  S.  Practical  OpenCV.  Hands  On Projects  For  Computer  Vision  On  The Windows, Linux And Raspberry Pi Platforms.