## APLIKASI PENDETEKSI OBJEK BERGERAK PADA IMAGE SEQUENCE DENGAN METODE BACKGROUNDSUBSTRACTION

## Nurrita Nafidha Putri
Teknik Informatika,Universitas Gunadarma nurritanafidhaputri@gmail.com

## Abstrak
Saat ini kebutuhan sistem monitoring meningkat dengan pesat diberbagai sektor.Dengan berkembangnya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi sekarang ini semakin banyak sistem  monitoring  diterapkan  untuk  tujuan  peningkatan  aspek  keamanan  dan produktivitas.  Hampir  di  setiap  ruang  publik  seperti  mall,  stasiun,  lalu-lintas,  taman, jalanan,  kantor,  bank,  dan  bandara  terpasang  sistem  monitoring.  Sebuah  sistem monitoring  berfungsi  sebagai  alat  identifikasi  dan  pelengkap  sistem  pengawas keamanan.Salah satunya yang mendapat perhatian cukup serius adalah pengolahan citra digital. Di bidang ini banyak citra yang dapat diolah antara lain mencakup pada sebuah gambar  dan  video  juga.  Salah  satu  hal  pengolahan  citra  pada  video  yang  berkembang dengan pesat saat ini adalah sistem pendeteksian objek. Deteksi objek merupakan sebuah proses pendeteksian objek yang bergerak atau berpindah dalam suatu video yang telah dirubah  kedalam  bentuk  image  sequence  yaitu  potongan  gambar  yang  terurut  dari sebuah  video.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  objek  yang  bergerak  dari potongan  gambar  (image  sequence)  yang  terurut  dari  sebuah  video  dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra menggunakan MATLAB R2012a. Diharapkan dapat mempermudah proses deteksi objek yang akan dideteksi.
Kata  kunci :Background  Substraction,  Image  Sequence,  Objek  Bergerak, ObjectDetection, Sistem Monitoring

## DESIGNING AN APPLICATION OF MOVING OBJECT DETECTION ON IMAGE SEQUENCE USING BACKGROUND SUBSTRACTION

## Abstract
The current monitoring system increases rapidly in various sectors. Recently, the development of advanced  science  and  technology  applies  monitoring  systems  for  the  purpose  of  increasing  the safety  and  productivity.  Almost  every  public  spaces  has  applied  monitoring  system,  such  as supermarkets,  stations,  traffic,  parks,  streets,  offices,  banks,  and  airports.  A  monitoring  system serves as a complementary means of identification and security surveillance systems. One of the system  uses  digital  image  processing.  In  this  system,  a  lot  of  images  are  processed,  including  a picture and video as well. One of the video images thriving today is the object detection system. Object detection is a moving object detection processin a video that has been converted into the form of image sequences. This has pieces of image sequences from a video. The purpose of this study  is  to  detect  moving  objects  from  pieces  of  the  image  (image  sequences).  This  is  done  by utilizing image processing technology using MATLAB R2012a. This result is expected to simplify the process of detection of the objects.
Keywords: Background  Substraction,  Object  Detection,  Image  Sequence,  Moving  Object, Monitoring System.

## PENDAHULUAN
Kebutuhan   sistem   monitoringsaat ini  meningkat  dengan  pesat  di  berbagai sektor,  hampir  di  setiap  ruang  publik seperti mall ,  stasiun,  lalu-lintas,  taman, jalanan,  kantor,  bank,  dan  bandara  ter- pasang sistem monitoring. Sebuah sistem monitoring  berfungsi  sebagai  alat  iden- tifikasi  dan  pelengkap  sistem  pengawas keamanan.  Ruangkontrol  bisa  memiliki banyak  layar  monitor  sistem  monitoring untuk pengawasan keamanan yang efektif agar  pengawasan  ini  mampu  mendeteksi suatu  rencana  kejahatan  diperlukan  fitur teknologi  sistem  monitoring  yang  dapat membantu mendeteksi hal ini [5]. Berkembangnya  kemajuan  ilmu pengetahuan  dan  teknologisekarang  ini semakin  banyak  sistem  monitoring  dite- rapkan  untuk  tujuan  peningkatan  aspek keamanan  dan  produktivitas.  Penerapan monitoring  selalu  berdasarkan  pada  ke- butuhan  pengawasan  secara  berkala  dan merekam  segala  aktivitas  yang  ber- langsung  di  lokasi  tersebut  dengan harapan  ketika  terjadi  suatu  hal  kritis atau penting maka dapat segera diketahui dan  ditangani.Perkembangan  teknologi sudah  sangat  pesat  dalam  mencakup banyak  bidang.  Salah  satunya  yang mendapat  perhatian  cukup  serius  adalah pengolahan  citra  digital.Di  bidang  ini tidak  hanya  citra  pada  sebuah  gambar yang  diproses  melainkan  mencakup video  juga.Salah  satu  hal  pemrosesan pada  video  yang  berkembang  dengan pesat  saat  ini  adalah  Pendeteksian  objek atau objectdetection [2].
Pendeteksian objek merupakan pro- ses  mendeteksi  objek  yang  bergerak  da- lam suatu video ataupun image sequence
yaitu  potongan  gambar  yangterurut  dari sebuah  video.  Pada  tahun  1942  tercipta sebuah  kreasi  baru  dari  seorang  insinyur asal Jerman, WalterBruch dengan melakukan  inovasi  dariperangkat  kamera dan  perangkat  televisi.Untuk  pertama kalinya perangkat sistem teknologi CCTV digunakan.  Nama  CCTV  sendiri  adalah sebuah  singakatan  dari Closed  Circuit TeleVision [3].
Pengolahan  citra  dapat  diimple- mentasikan  dalam  kehidupan  sehari-hari yaitu  pada  pelacakan  objek  yang bertujuan untuk mendeteksi atau melacak posisi  dari  objek  yang  bergerak  dalam suatu image  sequence .Dengan  pendetek- sian  objek  ini,  diharapkan  nantinya  bisa memprediksikan  dan  menentukan  posisi pada  frame  yang  menunjukkan  dimana objek  berada.Manfaat  dari  pendeteksian objek yaitu mengidentifikasi perpindahan gerakan objek tersebut. Pemanfaatan tek- nologi Computer  Vision dan Image Processing untuk  melakukan  pendetek- sian  objek  bisa  mempermudah  manusia dalam  mendeteksi  objek,  misalnya dibidang keamanan. Pelacakan objek bisa menggunakan  metode Background  Sub- traction . Metode Background Subtraction dapat  mendeteksi  substraksi  pada back- ground dengan mengubah citra biner dan menentukan  tingkat  kepekaan  perubahan piksel pada background [2].

## METODE PENELITIAN
Sebelummelakukanprosespendeteks ian  objek,  video  harus  dirubah  menjadi image  sequence .  Gambar  1  memperli- hatkantahapan  video  pada  saat  dirubah menjadi image sequence .
Gambar 1. Tahapan video menjadi image sequence
Gambar  1  dijelaskan  untuk  mela- kukan  proses  pendeteksian  objek,  video harus  dirubah  ke  bentuk imagesequence terlebih  dahulu.  Tahap  pertama  yang dilakukan  untuk  proses  perubahan  video menjadi imagesequence diawali  dengan penginputanvideo.  Selanjutnya  adalah proses readvideo, pada  proses  ini  video akan dibacatiap frame -nya. Setelah video dibaca, dilakukan looping terhadap semua frame pada  video.  Proses  selanjutnya adalah  memberikan  label  nama  serta melakukan resize , dan grayscale terhadap video  yang  akan  dirubah  ke image sequence . Tahap terakhir adalahmembuat image  sequence dari  video  tersebut.
Jumlah image  sequence dapat  dihitung dari  lamanya  durasi  video  dikali frame rate video dengan:
JIS = Dv x Fr                                    (1)
Dalam  metodologi  penelitian  ini ada  beberapa  langkah-langkah  umum dalam  pelaksanaannya,  yaitu  proses preprocessing , background  model,  fore- ground  segmentation , threshold , noise reduction ,  dan bounding  box yangakan menghasilkan output data  berupa  hasil objek  yang  dideteksi.Tahapan  gambaran pendeteksian  objek  secara  umum  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Pendeteksian Objek
Pada  Gambar  2  dijelaskan  bahwa bounding  box adalah  proses  terakhir  dari alur  pendeteksian  objek  yang  bergerak pada image  sequence. Berfungsi  untuk menandai  objek  yang  sudah  dideteksi melalui  6  tahap  yaitu preprocessing , background model ,  foreground  segmen- tation , threshold , noise  reduction ,  dan bounding box .
Preprocessing merupakan    proses image  sequence yang  dapat  dibaca  dan dimengerti oleh komputer. Pada tahap ini sebelum  melakukan background  modell ing, gambar yang akan digunakan terlebih dahulu  harus  dipanggil  secara  berurutan yang  nantinya  akan  diproses  dan  dida patkan background modelnya.  Tampilan image  sequence awal  sebelum  dilacak yangdipanggil dapat dilihat pada Gambar 3. Langkah    selanjutnya    menentukan background  model atau  model  latar. Model  latar  ini  sangat  penting  dalam proses  pelacakan  objek,  karena  untuk
mendeteksi  adanya  gerakan  perlu  dipi sahkan  antara  objek  yang  bergerak  dan objek  yang  diam.  Objek  yang  diam adalah  latar  atau background dari  suatu frame  image .  Pepohonan,  bangunan, manusia,  tiang  lampu,  dan  permukaan jalan merupakan bagian dari background . Dengan  memisahkan  latardari frame image akan  didapatkan  objek  yang  ber- gerak atau foreground .
Background model diperolehdengan cara mendapatkan nilai tengah dari semua frame  image yang  ada.  Nilai  tengah didapatkan  dengan  menggunakan  fungsi median,  median  merupakan  salah  satu fungsi  pada  Matlab  untuk  pengoperasian matriks.  Fungsi  median  akan  mengem- balikan  nilai  tengah  dari array .  Metode ini akan menghasilkan gambar latar yang merupakan  pendekatan  dengan  cara mendapatkan  nilai  tengah  dari  semua frame  yang  ada.  Berikut  adalah  tampilan model background  model dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Image Sequence pada Tahap Preprocessing
Setelah  memperoleh  model  latar, maka  langkah  selanjutnya  yaitu fore- ground  segmentation .  Untuk  mendapat kan foreground bisa  dilakukan  dengan cara  mengurangi  gambar  awal  dengan model  latar.  Proses  ini  dilakukan  untuk mendapatkan image  foreground yang merupakan tahap kedua dari metode back ground  subtraction .  Jika  proses fore ground  segmentation berhasil  maka  akan didapatkan image  foreground dari  setiap frame yang diperlihatkan pada Gambar 5.
Foreground hasil  segmentasi  harus diubah ke citra biner agar dapat dilakukan proses bounding  box .  Setelah  diperoleh hasil foreground segmentation maka dila- kukan thresholding untuk  memperoleh citrabiner .  Threshold merupakan  suatu prosedur  untuk  memisahkan  bagian  dari objek densitas rendah dengan yang tinggi. Pada  tahap  ini  citra  dari foreground diubah  menjadi  citra  biner,biner  sendiri dapat  diartikan  sebagai  mengubah  pixel dengan  nilai  intensitas  pixel  yang  sama
atau  lebih  tinggi  dari threshold menjadi pixel  berwarna  putih  dan  semua  sisanya menjadi  pixel  warna  hitam.  Hasil output dari  proses threshold diperlihatkan  pada Gambar 6.
Noise  reduction merupakan  proses menghilangkan noise pada  suatu image. Noise ini  biasanya  berbentuk  titik-titik kecil,  atau  objek  lain  yang  tidak diinginkan  untuk  diidentifikasi.  Proses yang  digunakan  untuk  menghilangkan noise menggunakan morphological processing .  Operasi  morfologi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu proses opening dan closing .  Langkah pertama  yaitu  dilakukan  proses opening pada binary  image untuk  dihilangkan noise -nya.  Proses opening ini  berfungsi untuk  menghilangkan  objek-objek  kecil yang  menganggu  dan  tidak  ingin diidentifikasi dari foreground image yang telah  diubah  ke binary  image .  Gambar  7 memperlihatkan noise yang telah berhasil dihilangkan dari image .
Gambar 5. Hasil Proses ForegroundSegmentation
Gambar 6. Hasil proses threshold
Gambar 7. Hasil Pproses Opening
Gambar 8. Strel Disk
Gambar 9. Hasil dari proses closing
Langkah  selanjutnya  yaitu  proses closing .  Proses closing dilakukan  untuk menghilangkan  lubang  kecil  pada image . Agar  objek  yang  ingin  dilacak  dapat diberikan bounding box, maka harus dila- kukan  proses closing ,  karena bounding box hanya  akan  bisa  diimplementasikan jika objek yang terdapat pada image tidak terdapat  lubang.  Pada  operasi closing ini
digunakan  fungsi strel  disk . Strel  disk merupakan  sebuah  elemen  yang  terstruk- tur  berbentuk  cakram  yang  diperlihatkan pada  Gambar  8.  Gambar  9  memper- lihatkan  hasil  citra  yang  telah  dilakukan proses closing.
Proses    terakhir    dalam    pendetek- sian  objek  yaitu  proses  pemberian boundingbox pada  objek  yang  akan
dideteksi. Bounding  box merupakan persegi  empatyang  melingkupi  suatu objek  atau  komponen  yang  terhubung dengan  citra  biner. Bounding  box ini berfungsi  untuk  menandai  objek  yang sudah  dideteksi.  Proses bounding  box ini menggunakan fungsi
regionprops ,
regionprops merupakan  salah  satu toolbox pada matlab yang berfungsi untuk membuat bounding  box pada  citra. Ditunjukkanpada  Gambar  10 binary
image yang  sudah  ditandai  atau  disensor oleh bounding box.
Untuk  mempermudah  pemahaman setiap  program  dalam  sistem  pende- teksian  objek,  dibuat  diagram  alur ( flowchart )  yang  merepresentasikan  pro- ses  aplikasi  pendeteksian  objek.  Gambar 11 memperlihatkan flowchart yang mere- presentasikan  proses  aplikasi  pendetek- sian objek.
Gambar 10. Hasil Image yang Telah Berhasil Disensor Bounding Box
Gambar  11  menjelaskan  alur  dari proses  pendeteksian  objek  pada image sequence pada  Matlab  yang  diawali dengan  membaca image  sequence ke dalam  program.  Kemudian  dari image sequence tersebut didapatkan background modelling .  Selanjutnya  mendapatkan foreground  image untuk  membedakan antara background dan foreground . Proses  ini  sendiri  digunakan  untuk membedakan  bagian  yang  menjadi background  modelling dan  bagian  yang menjadi  objek  atau foreground  image yang  akan  di  proses  lebih  lanjut.  Setelah proses  membedakan  antara background dan foreground selesai,  dilakukan  proses opening dan closing pada image .
Selanjutnya  dilakukan  proses  pem- bersihan  citra  dari noise .  Apabila noise pada  citra  telah  hilang  dan  bersihmaka akan  dilakukan  langkah  selanjutnya, tetapi jika masih terdapat noise pada citra maka akan kembali lagike proses opening dan closing pada image .  Terakhir  jika citra  sudah  bersih  dari noise proses selanjutnya  mendapatkan bounding  box , yaitu  pemberian bounding  box pada objek. Bounding  box merupakan  persegi empatyang  melingkupi  suatu  objek  atau
komponen yang terhubung dengan binary image yang  berfungsi  untuk  menandai objek yang sudah dideteksi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada    bab    ini    akan    membahas tentang langkah-langkah pembuatan antarmuka  dan  mengimplementasikannya seusai  dengan  rancangan  yang  telah dibuat  sebelumnya  serta  uji  coba penelitian  yang  dilakukan.  Untuk  mem- buat  tampilan  antarmuka  di  Matlab  dan menjalankan  aplikasi  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  GUI( Graphical User  Interface ).  Setelah  membuatkan fungsi-fungsi yang diperlukan, berikutnya adalah  mengimplementasikannya  sesuai dengan  rancangan  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Langkah  selanjutnya  adalah memilih  menu file kemudian new dan pilih GUI seperti Gambar 13.
Jendela  utama  merupakan  yang muncul pertama  kali  pada  saat  aplikasi ini  dijalankan,  jendela  ini  merupakan pusat  dari  kegiatan  yang  dilakukan  pada aplikasi ini, rancangan GUI diperlihatkan pada Gambar 14.
Gambar 12. Kotak Dialog pada Matlab R2012a
Gambar 13. Pilihan Menu GUI pada Matlab
Gambar 14. Rancangan GUI Jendela Utama
Dari  Gambar  14  terlihat  bahwa pada  jendela  utama  ini  terdapat  8  buah komponen  yang  terdiri  dari  2  teks  yaitu untuk  menampilkan  judul  dan  menam- pilkan teks hak cipta dari penulis, 1 buah axes  untuk  menampilkan  citra image sequence, dan  4  button  untukproses pendeteksian  objek  serta  1  buah  button help untuk  menampilkan  tata  cara penggunaan aplikasi.
Aplikasi  pendeteksi  objek  yang bergerak  ini  dilakukan  beberapa  ujian testing pada  beberapa sample videoyang didapat dari sumber video berikut:
• https://www.youtube.com/watch?v=JL T1LHvmU7k
• https://www.youtube.com/watch?v=dk1 cwXteAg8
Data testing tersebut  nanti  yang  akan digunakan  sebagai  parameter  data  untuk mendeteksi  objek  yang  bergerak  pada
saat aplikasi selesai di compile . Pengujian dilakukan  untuk  melihat  apakah  setiap objek  yang  bergerak  pada image sequence dapat  terdeteksi  oleh bounding box saat aplikasi berjalan.
Setelah  mengalami  serangkaian perbaikan  kode  sumber  program  sesuai dengan  kebutuhan  dan  layak  untuk  dija- lankan  secara runtime. Pertama  adalah proses  menjalankan  video  yang  akan dipilih  sebagai  contoh  pemrosesansecara GUI  dengan  cara  menekan  tombol Play Video. Pilih  video  yang  akan  dijalankan atau  dilihat,  maka  akan  tampil  jendela baru  yang  menampilkan  video  yang dipilih.
Sebagai  contoh  berikut  ini  salah satu hasil dari image sequence yang telah didapatkan  dari  video  pada  folder‘1’ dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Image Sequence

## SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan    dari    penelitian    ini adalah  pendeteksian  objek  berhasil dilakukan  pada  objek  yang  bergerak  dari image  sequence menggunakan  metode background  subtraction pada  sebuah video. Image  sequence yang  digunakan merupakan image tanpa  warna  atau grayscale image yang terurut. Objek yang dideteksi  berupa  kendaraan  mobil  yang bergerak.  Dari  keempat  uji  coba  yang dilakukan,  ada  3  video  yang  berhasil ditandai secara keseluruhan oleh bounding box tetapi bounding box belum dapat  menandai  objek  mobil  secara keseluruhan  yaitu  pada  video  ke-3, namun  dari  seluruh  objek  tersebut  telah berhasil  didapatkan  area  objeknya  dan berhasil dideteksi.
Pengembangan dari aplikasi iniantara  lain  meliputi  citra  yang digunakan dapat memakai citra berwarna atau  RGB,  dapat  menghitung  jumlah objek  yang  bergerak  sesuai  dengan kriteria  tertentu.  Selain  itu  dapat mendeteksi  lebih  dari  satu  objek  yang bergerak. Serta tiap objek yang terdeteksi dapat ditandai oleh boundingbox .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abdul,  Kadir,  dan  Susanto.  2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Andi.
[2]  Darshak,  Thakore,  Himani,  Parekh, dan Udesang, Jaliya. 2014. A Survey on  Object  Detection  and  Tracking Methods.  International  Journal  of Innovative  Research  in  Computer and Communication Engineering.
[3]  Desire,  Sidibe.  2013.  Multi-sensors Fusion  and  Tracking  Module  an Introduction  to  Visual  Tracking Methods.  MSC  VIBOT/Computer Vision.
[4]  Eko,  Prasetyo.  2011.  Pengolahan Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan Matlab.
[4]  Hitesh,  Patel  dan  Darshak,  Thakore. 2013.  Moving  Object  Tracking Using  Kalman  Filer.  International Journal  of  Computer  Science  and Mobile Computing.
[5] Kurniawan, Dwi, Gunawan, Ariyanto, dan  Dedi,  Ary.  2009.  Motion Detection  Using  Opencv  With Background  Subtraction  and  Frame Differencing  Technique.  Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[6]  Mallikarjuna,Satyanarayana.Tracking System UsingApproximate Median Filter, Kalman Filter  and DynamicTemplate Matching.I.J.  IntelligentSystem  and Apllications.  Massimo,  Piccardi. 2004. Background subtraction
techniques: a review. IEEE
International Conference on Systems, Man and Cybernetics.
[7]  Sianipar,  R.H.  2013.  Pemrograman Matlab Dalam Contoh dan Penerapan. Informatika Bandung.
[8]  Tan,  Yoong,  Khong,  Kow,  dan  Teo. 2011. Kalman Filtering Based Object Tracking  in  Surveillance  Video System,  Proceedings  of  the  3rd CUTSE Internasional Conference.
[9] Vadivu, Tharanidevi dan Sethupathy.
2013.  Moving  Object  Tracking
Distance and Velocity Determination Based  on  Background  Subtraction Algorithm. IOSR journal of Electronics and Communication Engineering. [10] http://thesis.binus.ac.id/asli/Bab2/ 2008-1-00278-MTIF.  2014,  tanggal akses 02 Agustus 2015.
[11]
https://www.youtube.com/watch?v=J LT1LHvmU7ktanggal  akses  05  Juli 2015.
[12] https://www.youtube.com/watch?v= dk1cwXteAg8tanggal  akses  05  Juli 2015
[13]  www.mathworks.com  tanggal  akses 05 Juli 2015.