## INVys: Sistem Navigasi Dalam Ruangan untuk Penyandang Tunanetra Menggunakan Kamera RGB-D
Widyawan 1 , Muhammad Risqi Saputra 2 , Paulus Insap Santosa 3
1,2,3 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika No. 2 Kampus UGM, Yogyakarta 55281 INDONESIA (tel.: 0274- 552305; fax: 0274-552305; email: 1 widyawan@ugm.ac.id, 3 insap@ugm.ac.id)
2 Monash University, Indonesia, Green Office 9 Building, Jl. BSD Green Office Park, Sampora, Cisauk, Tangerang Regency, Banten 15345 INDONESIA (email: risqi.saputra@monash.edu)
[Diterima: 20 Februari 2023, Direvisi: 4 Oktober 2023] Corresponding Author : Widyawan
INTISARI —  Penelitian  ini  menyajikan  sistem  INVys  untuk  menyelesaikan  masalah  navigasi  di  dalam  ruangan  bagi penyandang  tunanetra  dengan  memanfaatkan  kemampuan  kamera  RGB-D.  Sistem  ini  memanfaatkan informasi kedalaman yang disediakan oleh kamera untuk navigasi mikro yang melibatkan pengindraan dan penghindaran hambatan di lingkungan sekitar. Sistem INVys mengusulkan metode auto-adaptive double thresholding (AADT) baru untuk mendeteksi hambatan, menghitung jaraknya, dan memberikan umpan balik kepada pengguna agar dapat menghindari hambatan tersebut. AADT dievaluasi dan dibandingkan dengan metode baseline dan auto-adaptive thresholding (AAT) menggunakan empat kriteria, yaitu akurasi, presisi, ketahanan, dan waktu eksekusi. Hasilnya menunjukkan bahwa AADT unggul dalam akurasi, presisi, dan ketahanan, sehingga metode ini cocok digunakan untuk mendeteksi dan menghindari hambatan dalam konteks navigasi dalam ruangan bagi penyandang tunanetra. Selain navigasi mikro, sistem INVys memanfaatkan informasi warna yang disediakan oleh kamera untuk navigasi makro, yang dijalankan dengan mengenali dan mengikuti penanda navigasi yang  disebut optical  glyphs .  Sistem  ini  menggunakan  metode automatic  glyph  binarization untuk  mengenali optical glyphs dan mengevaluasinya menggunakan dua kriteria, yakni akurasi dan waktu eksekusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan akurat dan efisien dalam mengenali optical glyphs , sehingga cocok untuk digunakan sebagai penanda navigasi di lingkungan dalam ruangan. Lebih lanjut, penelitian ini juga menelaah korelasi antara ukuran optical glyphs , jarak optical glyphs yang dikenali, kondisi kemiringan optical glyphs yang dikenali, dan akurasi pengenalan optical glyphs . Korelasi ini menentukan ukuran optical glyphs minimum yang secara praktis dapat digunakan untuk navigasi dalam ruangan bagi penyandang tunanetra. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi yang menjanjikan untuk navigasi dalam ruangan bagi penyandang tunanetra dengan  memanfaatkan kemampuan kamera RGB-D dan mengusulkan metode baru untuk mendeteksi dan menghindari hambatan serta mengenali penanda navigasi.
KATA KUNCI — Teknologi Bantu, Pengenalan Citra, Deteksi Objek, Wearable Computer .

## I. PENDAHULUAN
Navigasi di dalam ruangan merupakan salah satu aktivitas yang sulit dilakukan bagi penyandang tunanetra, terutama jika mereka harus melakukannya secara mandiri. Mayoritas orang, termasuk penyandang tunanetra, menghabiskan sebagian besar waktunya di dalam ruangan, sehingga navigasi yang aman di lingkungan ini adalah suatu keharusan. Agar dapat bernavigasi dengan  aman,  penyandang  tunanetra  perlu  melakukan  dua aspek penting dalam pencarian arah, yaitu navigasi mikro dan navigasi makro [1], [2]. Navigasi mikro  berhubungan dengan pengindraan  lingkungan  sekitar  untuk  mengetahui  hambatan dan  bahaya,  sedangkan  navigasi  makro  adalah  navigasi  ke tujuan  yang  jauh  di  luar  lingkungan  yang  dapat dilihat/dirasakan secara langsung [3]. Selain itu, agar berhasil melakukan  navigasi  ke  tujuan  yang  dikehendaki  di  dalam gedung, penyandang tunanetra harus dapat memastikan bahwa tempat  di  hadapan  mereka  merupakan  tujuan  yang  benar. Tanpa  bantuan  orang  lain  atau  alat  bantu,  penyandang tunanetra  mungkin  akan  mengalami  kesulitan  dalam melakukan hal-hal ini.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  secara  konvensional, penyandang tunanetra menggunakan tongkat putih atau anjing pemandu. Tongkat putih memungkinkan penyandang tunanetra mendeteksi hambatan pada jarak rata-rata 1.500 mm [4], tetapi kegunaannya hanya terbatas pada aspek navigasi mikro. Anjing pemandu dapat membantu dalam kedua aspek pencarian jalan, tetapi anjing pemandu perlu dilatih dan biayanya cukup mahal bagi kebanyakan orang [5].
Banyak  peneliti  telah  mengembangkan  teknologi  bantu ( assistive technology , AT) dalam bentuk alat bantu perjalanan
elektronik  ( electronic  travel  aids ,  ETA).  Beberapa  penelitian memadukan  tongkat  dengan  laser  [6],  [7]  atau  teknologi ultrasonik  [8],  [9]  untuk  membantu  penyandang  tunanetra menghindari  hambatan.  Informasi  terkait  hambatan  tersebut disampaikan  kepada  pengguna  melalui  suara  atau  getaran. Dilihat  dari  kemampuannya,  alat  ini  lebih  baik  daripada tongkat  putih  konvensional  karena  secara  otomatis  dapat mendeteksi  hambatan  dan  secara  aktif  memberikan  umpan balik  kepada  pengguna.  Namun,  laser  dan  ultrasonik  kurang dapat  memberikan  informasi  terkait  lingkungan  sekitar  [10] dan hanya mendukung fungsi navigasi mikro.
Di bidang navigasi makro, global positioning system (GPS) digunakan secara luas untuk memandu penyandang tunanetra saat berada di luar ruangan [11], [12]. Namun, GPS tidak cocok digunakan  di  dalam  ruangan  karena  jangkauan  sinyal  satelit yang buruk dapat mengurangi akurasinya secara signifikan [13]. Banyak peneliti menggunakan label radio-frequency identification (RFID)  [14],  [15]  sebagai  penanda  tempat  di dalam ruangan. Akan tetapi, teknologi RFID bergantung pada infrastruktur yang perlu dipasang di dalam gedung oleh teknisi. Ketiadaan  infrastruktur  tersebut  membuat  bangunan  menjadi tidak ramah bagi penyandang disabilitas.
Meskipun  sebagian  besar  penelitian  hanya  berfokus  pada satu  aspek  pencarian  jalan  (baik  navigasi  mikro  maupun navigasi makro), beberapa peneliti telah mencoba menggabungkan kedua fungsi tersebut [16], [17]. Akan tetapi, integrasi  berbagai  macam  teknologi  (seperti  laser,  ultrasonik, GPS, atau RFID) yang dilakukan secara bersamaan berpotensi membuat  sistem  menjadi  terlalu  kompleks,  tidak  praktis,
bergantung  pada  infrastruktur,  dan  memerlukan  biaya perakitan yang mahal.
Akhir-akhir  ini,  kemajuan  teknologi  mengarah  pada pengembangan kamera RGB-D berbiaya rendah, salah satunya adalah  Microsoft  Kinect.  Tidak  seperti  kamera konvensional, kamera RGB-D menyediakan dua citra, yaitu citra kedalaman dari kamera kedalaman dan citra berwarna dari kamera RGB. Kamera jenis ini berguna untuk berbagai skenario dan aplikasi, termasuk navigasi dalam ruangan bagi penyandang tunanetra. Citra kedalaman dapat digunakan untuk memperkirakan jarak ke  permukaan  fisik  terdekat  dengan  memberikan  informasi kedalaman  setiap  piksel  [18].  Sementara  itu,  citra  berwarna dapat  digunakan  untuk  fungsi  navigasi  makro  dengan  cara mengenali  objek  atau  penanda  tercetak  yang  ditempatkan  di titik-titik utama.
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  navigasi  dalam ruangan  bagi  penyandang  tunanetra,  yang  disebut  INVys, berdasarkan  kamera  RGB-D.  INVys  menggunakan  metode auto-adaptive  double  thresholding (AADT)  baru  untuk mendeteksi  hambatan  dan  mengirimkan  umpan  balik  terkait hambatan  tersebut  kepada  pengguna.  AADT  membagi  area citra kedalaman dan mencari nilai dua  ambang terbaik secara otomatis.
Di  bidang  navigasi  makro,  INVys  menggunakan optical glyphs sebagai  penanda  tercetak  untuk  menandai  titik-titik penting.  Penelitian  ini  menyempurnakan  metode  pengenalan optical  glyphs milik  Kirillov  [19]  dengan  menggunakan automatic glyph binarization .
Bagian selanjutnya dari makalah ini disusun sebagai berikut. Bagian  II  menjelaskan  navigasi  mikro  dan  penelitian  terkait. Bagian  III  memberikan  gambaran  umum  arsitektur  sistem INVys. Bagian IV menjelaskan fungsi penghindaran hambatan dan Bagian V menjelaskan algoritma untuk mengenali glyph . Pengaturan  dan  hasil  eksperimen  disajikan  di  Bagian  VI. Akhirnya, Bagian VII adalah kesimpulan.

## II. NAVIGASI MIKRO
Navigasi mikro tampaknya menarik lebih banyak minat dan publikasi dibandingkan navigasi makro dalam bidang bantuan navigasi  bagi  penyandang  tunanetra.  Salah  satu  teknologi navigasi  mikro  yang  paling  awal  dan  menonjol  adalah  laser, mulai dari tongkat laser [20] hingga tongkat putih virtual [21], dan  masih  banyak  lagi  yang mendeteksi  hambatan  dan  objek berbahaya [22], [23]. Metode triangulasi umumnya digunakan untuk  menghitung  jarak  hambatan  menggunakan  pengukuran laser  dengan  cara  menghitung  sudut  sinar  pantul  yang menyebar  melewati  lensa  penerima  [24].  Peneliti  lain  [25] menggabungkan  laser  inframerah  dan  Wiimote  untuk
menemukan  posisi  pengguna  di  sebuah  ruangan.  Namun, pendekatan  ini  memerlukan  infrastruktur  yang  mahal.  Selain itu, pengukuran jarak menggunakan laser memerlukan banyak energi [26].
Perangkat ultrasonik banyak digunakan untuk menghindari hambatan dengan cara menggabungkannya dengan tongkat [6], [9], perangkat wearable [16], robot/sistem bergerak [17], atau bahkan  robot  pemandu  [27]. Time  of  flight (ToF)  sebagian besar  digunakan  untuk  menghitung  jarak  hambatan  dengan mengukur  interval  waktu  pengiriman  sinyal  dan  penerimaan kembali gema. Akan tetapi, teknologi laser dan ultrasonik tidak dapat memberikan informasi memadai tentang lingkungan [28]. Selain  itu,  dengan  menggunakan  kedua  teknologi  tersebut, sistem perlu menggabungkan lebih dari satu pengirim/penerima  sensor  laser/ultrasonik  untuk  memetakan pemandangan  lengkap  di  depan  pengguna,  sehingga  dapat membuat sistem menjadi sangat kompleks, padahal kesederhanaan  dan  portabilitas  merupakan  aspek  penting dalam mengembangkan ETA bagi para penyandang tunanetra [29].
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini menggunakan  kamera  kedalaman,  sehingga  dapat  secara langsung melihat tampilan lengkap peta pemandangan di depan pengguna  hanya  dengan  satu  sensor  dan  tanpa  perangkat tambahan.  Dengan  menggunakan  kamera  kedalaman,  sistem ETA  dapat  menjadi  lebih  sederhana  dan  mudah  digunakan. Namun, untuk mendeteksi hambatan, data kedalaman mentah dari  citra  kedalaman  harus  diproses  lebih  lanjut.  Beberapa peneliti  telah  mengembangkan  metode  untuk  mendeteksi hambatan dari citra kedalaman. Metode baseline diimplementasikan  dengan  mempertimbangkan  tinggi  dan lebar  penyandang  tunanetra  untuk  menemukan  titik  terjauh yang  dapat  dijangkau  pada  citra  kedalaman  [30].  Pendekatan lain  diterapkan  dengan  membagi  citra  kedalaman  menjadi beberapa area dan memproses setiap area secara terpisah untuk mengurangi kompleksitas pemandangan [5].
Metode  lain  menggabungkan  informasi  dari  citra kedalaman  dan  citra  berwarna  dan  memproses  data menggunakan  algoritma  pemrosesan  citra  [31],  [32]  atau visi komputer [28], [33] untuk melakukan penghindaran hambatan. INVys  menerapkan  metode  AADT  dengan  menggabungkan prinsip  pembagian  citra  kedalaman  menjadi  beberapa  area berdasarkan  kebutuhan  rekomendasi  arah  yang  mudah dipelajari/dimengerti  oleh  penyandang  tunanetra  dan  analisis berbasis histogram kedalaman yang menghasilkan penghindaran hambatan yang cepat, efektif, dan kuat.
Label  RFID  sering  digunakan  sebagai  penanda  ruangan atau  arah  tertentu  untuk  memandu  penyandang  tunanetra
Gambar 1. Arsitektur INVys.
berpindah  dari  satu  ruangan  ke  ruangan  lain [15].    Meskipun pemanfaatan  teknologi  RFID  ini  dianggap  efektif  untuk memandu  para  penyandang  tunanetra,  RFID  merupakan teknologi yang bergantung pada infrastruktur, sehingga banyak label  RFID  yang  harus  dipasang  di  dalam  sebuah  bangunan. Alih-alih menggunakan teknologi RFID, INVys memanfaatkan kamera berwarna untuk mengenali penanda tercetak.

## III. ARSITEKTUR SISTEM
INVys  mengandalkan  perangkat  lunak  yang  dapat memproses data dari kamera RGB-D untuk melakukan fungsi navigasi  mikro  dan  makro.  Sistem  ini  dibagi  menjadi  tiga subsistem, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Subsistem pertama, yaitu deteksi hambatan, menggunakan modul AADT untuk mendeteksi hambatan terdekat dan menghitung jaraknya dalam  milimeter.  Subsistem  kedua,  pengenalan glyph , memproses citra berwarna untuk menemukan dan mengklasifikasikan glyph .  Subsistem  ketiga,  umpan  balik, menggunakan  modul  keputusan  untuk  menentukan  perlu tidaknya umpan balik diberikan kepada pengguna berdasarkan data dari dua subsistem pertama. Jika umpan balik diperlukan, modul umpan balik mengirimkan informasi dalam bentuk suara.

## IV. DETEKSI HAMBATAN

## A. PERSYARATAN DASAR
Aspek  “keramahan”  merupakan  salah  satu  hal  yang menentukan  kematangan  sistem  deteksi  dan  penghindaran hambatan  [29].  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut, penelitian ini membagi area di hadapan penyandang tunanetra menjadi  tiga,  yang  masing-masing  mewakili  jalur  yang  dapat dilalui,  yaitu  area  tengah  (lurus  depan),  area  kiri,  dan  area kanan. Dengan dibagi menjadi tiga area, penyandang tunanetra hanya  perlu  mengingat  tiga  arah,  sehingga  memudahkan mereka mengikuti instruksi sistem.
Gambar 2 mengilustrasikan implementasi  pembagian area menjadi  tiga  subarea.  Dengan  metode  ini,  setiap  subarea  dari citra kedalaman dapat sepenuhnya mencakup objek yang besar, seperti tubuh manusia. Sebagai contoh, mengacu pada Gambar 2,  pada  jarak  1,5  meter  dari  Kinect,  setiap  subarea  dari  citra kedalaman dapat mencakup objek dengan lebar maksimum 549 mm.  Angka  ini  masih  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan rata-rata lebar bahu orang Singapura dan Indonesia [34].

## B. PENDEKATAN BASELINE
Citra  kedalaman  berisi  informasi  kedalaman  setiap  piksel dalam milimeter. Jadi, pada dasarnya, citra ini dapat digunakan untuk  mendeteksi  hambatan.  Mengingat  citra  kedalaman memiliki resolusi sebesar 640 × 480 dan sensor yang mampu merekam  30  fps,  jumlah  total  sampel  kedalaman  yang dianalisis  mencapai  lebih  dari  sembilan  juta  sampel. Permasalahan  yang  timbul  adalah  cara  membuat  data  yang sangat  banyak  tersebut  menjadi  lebih  bermakna  bagi penyandang tunanetra.
Pendekatan baseline dikembangkan dengan membagi citra kedalaman  menjadi  banyak  area  dan  menghitung  nilai  jarak rata-rata  untuk  setiap  area  [5].  Untuk  meningkatkan efisiensinya, citra kedalaman 640 × 480 dibagi menjadi 32 × 40 blok  dan  rata-rata  nilai  piksel  dihitung.  Selanjutnya,  semua blok  dikelompokkan  menjadi  area  5  ×  3,  lalu  sepuluh  nilai tengah  dalam  setiap  area  dipilih  setelah  proses  penyortiran. Selanjutnya,  nilai  rata-rata  terakhir  dari  jarak  hambatan dihitung  berdasarkan  nilai-nilai  tersebut.  Pendekatan  ini menghasilkan  15  nilai  jarak  (satu  untuk  setiap  wilayah)  yang digunakan sebagai metrik hambatan.

## C. AUTO-ADAPTIVE THRESHOLDING (AAT)
Auto-adaptive  thresholding (AAT)  adalah  versi  awal algoritma  untuk  mendeteksi  hambatan,  yaitu  metode  AADT. AAT  mengacu  pada  metode  yang  secara  otomatis  dapat menghasilkan nilai  ambang  yang  spesifik  untuk  subarea  citra kedalaman.  Ambang  digunakan  untuk  memisahkan  objek terdekat dan objek lain di belakangnya. AAT dimulai dengan membagi citra kedalaman menjadi tiga area, mengubah setiap area  menjadi  histogram  kedalaman,  dan  menemukan  dua puncak  terdekat  pada  histogram  tersebut  [35].  Nilai  ambang untuk  setiap  area  citra  kedalaman  ditentukan  secara  otomatis dengan menerapkan metode Otsu thresholding [36] pada area di antara dua puncak terdekat di histogram kedalaman. Metode Otsu thresholding menghasilkan nilai ambang terbaik dengan memaksimalkan keterpisahan antara dua kelas yang dihasilkan oleh nilai ambang. Dengan demikian, data di antara dua puncak terdekat  dibagi  menjadi  dua  kelas, C 0 dan C 1 ,  dengan memaksimalkan varians antarkelas menggunakan (1).
𝜎 2 (𝑘 ∗ ) =  𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑎𝑥(𝜎 2 (𝑘)), 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝐿 (1)
dengan adalah  nilai  ambang k* yang  memaksimalkan varians antarkelas, merupakan varians antarkelas untuk setiap nilai ambang k , dan k adalah setiap kemungkinan nilai ambang yang ada dalam rentang 1 dan nilai maksimum L pada citra. Varians antarkelas itu sendiri dihitung menggunakan (2).
𝜎 2 = 𝜔 0 (𝜇 0 − 𝜇 𝑇 ) 2 + 𝜔 1 (𝜇 1 − 𝜇 𝑇 ) 2 (2)
dengan 𝜎 2 adalah  varians  antarkelas, 𝜔 0 adalah  probabilitas kelas C 0 , 𝜔 1 adalah  probabilitas  kelas C 1 , 𝜇 0 adalah  rata-rata kelas C 0 , 𝜇 1 adalah  rata-rata  kelas C 1 ,  dan 𝜇 𝑇 adalah keseluruhan rata-rata citra.
Berdasarkan percobaan sebelumnya, diketahui bahwa AAT efektif  untuk  mendeteksi  dan  menghitung  jarak  hambatan dengan jarak kurang dari 2.500 mm [35]. Jika hambatan berada lebih jauh dari jarak tersebut, akurasi AAT mulai menurun. Hal ini terjadi karena AAT tidak dapat membedakan antara objek dan lantai di depannya ketika lantai terdeteksi pada jarak lebih dari 2.500 mm.

## D. AUTO-ADAPTIVE DOUBLE THRESHOLDING (AADT)
AADT  adalah  pengembangan  lebih  lanjut  dari  AAT. AADT  dikembangkan  untuk  memecahkan  permasalahan utama  AAT,  yaitu  membedakan  objek  dengan  lantai  di depannya ketika objek berada pada jarak lebih dari 2.500 mm. Tidak seperti AAT yang hanya menggunakan satu nilai ambang, AADT  menghasilkan  dua  nilai  ambang  untuk  membedakan hambatan  dan  lantai  di  depannya.  AADT  menghasilkan  nilai
( ) * 2 k 
( ) k 2 
Gambar 2 . Area di depan penyandang tunanetra dibagi tiga.
ambang  ganda  yang  bervariasi  untuk  setiap  area  citra kedalaman  (adaptif)  secara otomatis.  Perbedaan  utama  antara AADT dan AAT adalah cara memilih puncak pada histogram, cara  menghasilkan  ambang,  dan  cara  menghitung  nilai  jarak akhir. Proses lengkap metode AADT dijelaskan sebagai berikut.

## 1)  AKUISISI CITRA KEDALAMAN
INVys memperoleh data kedalaman mentah dari Kinect dan mengubah  data  tersebut  menjadi  citra grayscale 8  bit  untuk divisualisasikan di layar menggunakan (3).
𝑖 𝑛 = 255 − ( 255−(𝑚𝑎𝑥(𝑑𝑛−800,0)) 3.200 ) (3)
dengan i n merupakan  piksel  ke- n pada  citra grayscale dan d n merupakan informasi kedalaman ke- n pada citra kedalaman.

## 2)  MEMBAGI CITRA KEDALAMAN MENJADI TIGA AREA
Berdasarkan persyaratan dasar yang dijelaskan pada bagian sebelumnya,  citra  kedalaman  dibagi  menjadi  tiga  area:  kiri, tengah,  dan  kanan.  Frekuensi  kemunculan  langkah  ini  dan sesudahnya adalah 2 Hz. Semua langkah untuk setiap subarea selanjutnya diproses secara terpisah dan bersamaan.

## 3) DOWNSAMPLING
Untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  mempercepat  proses komputasi, downsampling dilakukan dengan hanya menggunakan  satu  nilai  piksel  untuk  setiap  blok  piksel berukuran 2 × 2. Pengambilan sampel untuk setiap 2 × 2 piksel dianggap cukup untuk mengurangi data yang diproses, dengan tetap mempertahankan informasi citra yang cukup.

## 4)  KONVERSI HISTOGRAM KEDALAMAN
Data  yang  telah  melalui downsampling di  langkah sebelumnya dikonversi menjadi histogram kedalaman dengan mengelompokkan  setiap  piksel  ke  dalam  seratus  kelompok. Citra  direpresentasikan  sebagai  distribusi  piksel  dengan interval  40  mm  antara  setiap  kelompok  (karena  cakupan kamera  kedalaman  adalah  0-4.000  mm  dan  dibagi  menjadi seratus kelompok).

## 5) DETEKSI DAN PEMILIHAN PUNCAK
Ketika informasi kedalaman dikonversi menjadi histogram kedalaman,  histogram  ini  akan  penuh  dengan  puncak  dan lembah  yang  merepresentasikan  maksimum  dan  minimum lokal. Maksimum lokal dalam histogram kedalaman umumnya menunjukkan  sebuah  objek  [35].  Oleh  karena  itu,  objek terdekat  ditentukan  dengan  menentukan  maksimum  lokal terdekat  dalam  histogram  kedalaman.  Proses  ini  dimulai dengan menghitung semua nilai kontras untuk setiap kelompok dalam histogram kedalaman menggunakan (4).
𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠(𝑖, 𝑛) = ∑ 𝑃 𝑘 − ∑ 𝑃 𝑘 − ∑ 𝑃 𝑘 𝑖+2𝑛 𝑘=𝑖+𝑛+1 𝑖−𝑛−1 𝑘=𝑖−2𝑛 𝑖+𝑛 𝑘=𝑖−𝑛 (4)
dengan i adalah posisi yang diamati, n adalah parameter untuk menjumlahkan kontras puncak dan tetangganya, serta p k adalah nilai  pada  posisi k dalam  histogram  kedalaman.  Angka n digunakan untuk menyaring derau dan posisi puncak lokal yang tidak terduga [37].
Setelah  semua  nilai  kontras  diperoleh,  proses  dilanjutkan dengan  memilih  nilai  kontras  yang  dapat  merepresentasikan maksimum lokal. Sebagai maksimum lokal, nilai kontras pada histogram  memiliki  nilai  positif.  Proses  pemilihan  dilakukan dengan mengurutkan nilai kontras dari yang tertinggi ke yang terendah  dan  memilih  kelompok  yang  sesuai  dengan  kriteria berikut.  Pertama,  nilai  kontras  pada  posisi  ke- i harus  lebih besar  dari  300.  Jika  nilainya  di  bawah  300,  histogram  pada posisi  tersebut  tidak  cukup  curam  untuk  dianggap  sebagai maksimum  lokal  yang  independen.  Kedua,  jarak  antar maksimum lokal harus lebih dari empat kelompok histogram;
jika tidak, akan dianggap sebagai bagian dari maksimum lokal yang  lain.  Angka-angka  tersebut  ditentukan  berdasarkan pengamatan.  Setelah  menemukan  semua  maksimum  lokal, sistem  memilih  nilai  yang  paling  dekat  dengan  Kinect (puncak/maksimum lokal dengan jumlah kelompok terkecil).

## 6) PEMILIHAN AMBANG GANDA
Langkah selanjutnya adalah menemukan dua nilai ambang ( T 1 , T 2 )  yang  akan  mengecualikan  puncak  terdekat  dari  data lain di sekitarnya. Nilai ambang pertama ( T 1 ) adalah minimum lokal pertama, dan nilai jaraknya ( x ) lebih kecil daripada nilai jarak puncak terdekat.  Nilai ambang kedua ( T 2 ) sama dengan nilai ambang pertama, tetapi memiliki nilai jarak ( x ) yang lebih besar  dari  puncak  terdekat.  Menemukan  minimum  lokal  dari maksimum  lokal  memerlukan  perhitungan  kemiringan  setiap titik  data  tetangga  di  sekitar  maksimum  lokal  dan  berhenti ketika  kemiringannya  sangat  berubah.  Ambang  adalah  nilai jarak pada titik ketika gradien berubah secara dramatis. Proses rinci  untuk  menentukan  nilai  ambang  pertama  dan  kedua ditunjukkan pada Algoritma 1 dan Algoritma 2.
Algoritma 1 Menentukan Nilai Ambang Pertama 1: i = p dengan y p adalah puncak terdekat dalam histogram kedalaman
2: x i = kelompok data ke- i 3: y i = frekuensi informasi kedalaman dalam kelompok ke- i 4: T 1 = nilai ambang pertama
5: d = jarak antara dua kelompok
6: j ← 0 7: while i > 0 do
8:      slope ← ( y i − y i - 1 )/( x i − x i - 1 ) 9: if slope ≤ 0 then 10: if y i - j < ( y i /2) then 11: T 1 ← y i - j × d 12: end if 13: end if 14: j ← j + 1 15: i ← i – 1 16: end while
Algoritma 2 Menentukan Nilai Ambang Kedua 1: i = p dengan y p adalah puncak terdekat dalam histogram kedalaman 2: x i = kelompok data ke- i 3: y i = frekuensi informasi kedalaman dalam kelompok ke- i 4: n = jumlah kelompok dalam histogram kedalaman 5: T 2 = nilai ambang kedua 6: d = jarak antara dua kelompok 7: j ← 0 8: while i < n do 9: if i = n -1 then 10: T 2 ← i × d 11: end if 12: slope ← ( y i+1 – y i )/( x i+1 − x i ) 13: if slope ≥ 0 then 14: if y i+j < ( y i /2) then 15: T 2 ← y i+j × d 16: end if 17: end if 18: j ← j + 1 19: i ← i + 1 20: end while
Berdasarkan  kedua  algoritma  tersebut,  selanjutnya ditambahkan persyaratan minimum untuk menentukan ambang, yaitu frekuensi informasi kedalaman pada nilai  ambang harus kurang  dari  setengah  frekuensi  informasi  kedalaman  pada puncak  yang  diamati  (< y i /2).  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari ditemukannya minimum lokal yang terlalu dekat dengan  puncak  karena  minimum  lokal  dapat  menjadi  bagian dari puncak.

## 7) PENGHITUNGAN JARAK AKHIR
Penghitungan  jarak  akhir  dilakukan  dengan  menghitung nilai  rata-rata  informasi  kedalaman  yang  ada  antara  ambang pertama ( T 1 ) dan ambang kedua ( T 2 ) dengan menggunakan (5).
𝑥 𝑗 = ∑ 𝑖𝑘 𝑛 𝑛 𝑘=1 , 𝑇 1 <   𝑖 𝑘 < 𝑇 2 (5)
dengan x j adalah  jarak  rata-rata  dari objek  terdekat  pada  area citra kedalaman j , i k adalah nilai kedalaman pada posisi piksel k pada area citra kedalaman j , T 1 adalah nilai ambang pertama, T 2 adalah nilai ambang kedua, dan n adalah jumlah i k . Hasil dari proses  ini  adalah  tiga  nilai  jarak  objek  terdekat  (dalam milimeter), masing-masing nilai jarak objek untuk setiap area citra kedalaman.

## V. PENGENALAN GLYPH
Optical glyph adalah penanda tercetak yang direpresentasikan  dengan grid persegi  yang  baris  dan kolomnya dibagi rata. Setiap sel diisi dengan warna hitam atau putih,  kecuali  baris/kolom  pertama  dan  terakhir  yang  hanya diisi dengan warna hitam.
Optical  glyph umumnya  digunakan  dalam augmented reality untuk menghasilkan objek 3D tepat di atas glyph yang dikenali. Teknik ini diadaptasi ke dalam penelitian ini dengan cara  mengenali glyph ,  sehingga  dapat  memberikan  informasi kepada  para  penyandang  tunanetra  tentang  rambu-rambu navigasi, tempat, atau titik-titik penting lainnya. Metode yang digunakan  untuk  mengenali glyph didasarkan  pada  metode yang  dikembangkan  oleh  Andrew  Kirillov  [19],  yang  telah dimodifikasi  serta  ditambahkan  proses glyph  binarization . Metode  ini  dimulai  dengan  mengakuisisi  citra  berwarna  dari kamera RGB-D. Resolusi dan frame rate dari kamera berwarna adalah 640 × 480 dan 30 fps. Setelah akuisisi citra berwarna, langkah selanjutnya dibagi menjadi dua langkah utama, yaitu pemrosesan  citra  dan  langkah  pengenalan glyph .  Kedua langkah  tersebut  dijalankan  oleh  modul  pengolahan  citra  dan modul pengenalan glyph .

## A. PEMROSESAN CITRA
Tujuan dari langkah ini adalah memproses  citra berwarna yang diperoleh dan menemukan optical glyph yang berpotensi untuk dikenali. Langkah ini dijelaskan sebagai berikut.

## 1)  KONVERSI KE CITRA GRAYSCALE
Dengan  menggunakan  rekomendasi  ITU-BT.709,  citra RGB yang diperoleh dikonversi ke dalam citra graysacle untuk
memudahkan  pemrosesan.  Rekomendasi  ini  mengalikan  nilai merah-hijau-biru dari piksel pemrosesan dengan bobot tertentu, yaitu 0,2125 untuk merah, 0,7154 untuk hijau, dan 0,072 untuk biru.

## 2)  DETEKSI TEPI
Langkah  selanjutnya  adalah  menemukan  semua  tepi  citra grayscale yang  diperoleh  dari  langkah  sebelumnya.  Tujuan langkah  ini  adalah  untuk  menemukan  semua  tepi  yang membentuk persegi panjang, sehingga sistem dapat memastikan  bahwa  persegi  panjang  tersebut  merupakan sebuah glyph . Metode yang digunakan untuk menemukan tepi objek  adalah  dengan  mencari  nilai  selisih  maksimum  antara piksel-piksel  tetangga  pada  empat  arah  di  sekitar  piksel  yang diproses. Langkah ini dilakukan dengan menggunakan (6).
𝑝 ′ = 𝑚𝑎𝑥(|𝑝 1 − 𝑝 5 |, |𝑝 2 − 𝑝 6 |, |𝑝 3 − 𝑝 7 |, |𝑝 4 − 𝑝 8 |) (6)
dengan p’ adalah nilai selisih akhir, p 1 adalah piksel tetangga kiri-atas, p 2 adalah piksel tetangga tengah-atas, p 3 adalah piksel tetangga kanan-atas, p 4 adalah piksel tetangga tengah-kanan, p 5 adalah piksel tetangga kanan-bawah, p 6 adalah piksel tetangga tengah-bawah, p 7 adalah  piksel  tetangga  kiri-bawah,  dan p 8 adalah piksel tetangga tengah-kiri.

## 3)  DETEKSI BLOB
Untuk menemukan blob , citra tepi pertama-tama dikonversi menjadi  citra  biner  menggunakan  ambang.  Selanjutnya, blob dideteksi  menggunakan  algoritma  pelabelan  komponen terhubung  di  atas  citra  biner. Pelabelan  komponen  terhubung memindai semua piksel pada citra biner dan mengategorikannya  ke  dalam  kelompok  berdasarkan  nilai konektivitasnya [38].

## 4)  DETEKSI PERSEGI PANJANG
Setelah kelompok piksel yang terhubung ditemukan, setiap kelompok  dianalisis  untuk  menemukan  kelompok  yang merupakan  persegi  panjang.  Langkah-langkah  lengkapnya meliputi  penentuan kotak  batas piksel-piksel  yang  terhubung; pencarian  pusat kotak  batas ;  pendeteksian  sudut  pertama dari piksel-piksel yang terhubung dengan cara mencari titik terjauh dalam  piksel-piksel  yang  terhubung  dari  pusat kotak  batas ; pendeteksian  sudut  kedua  dari  piksel-piksel  yang  terhubung dengan  cara  mencari  titik  terjauh  dalam  piksel-piksel  yang terhubung  dari  sudut  pertama,  pendeteksian  sudut  ketiga  dan keempat dengan cara mencari dua titik terjauh dari garis lurus yang  terbentuk  dari  sudut  pertama  dan  sudut  kedua;  serta pengecekan  semua  garis  yang  terhubung  oleh  keempat  sudut tersebut agar telah berada dalam batas distorsi.  Batas distorsi ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  piksel-piksel  yang terhubung  dalam  pemrosesan  membentuk  objek  segi  empat. Batas distorsi ( dm ) dihitung dengan menggunakan (7).
𝑑𝑚 = 𝑚𝑎𝑥 (𝑚, (𝑟 × 𝑤+ℎ 2 )) (7)
dengan m adalah  distorsi  minimum  yang  diizinkan, r adalah batas  distorsi  relatif, w adalah  lebar  kotak  pembatas,  dan h adalah tinggi kotak pembatas. Hasil dari dm akan dibandingkan dengan  jarak  rata-rata  dari  sisi  pemrosesan  persegi  panjang dengan pusat kotak batas.

## 5)  DETEKSI GLYPH
Pada  langkah  selanjutnya,  semua  persegi  panjang  yang terdeteksi diperiksa untuk memastikan bahwa persegi panjang tersebut  adalah glyph .  Langkah  ini  dilakukan  dengan membandingkan  kecerahan  rata-rata  antara  area  piksel  di dalam  dan  di  luar  persegi  panjang.  Perbedaan  kecerahan tersebut  sangat  tinggi  mengingat  batas glyph berwarna  hitam
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i)
Gambar 3. Contoh hasil proses pengenalan glyph : (a) citra RGB yang diakuisisi, (b) citra grayscale , (c) citra tepi, (d) citra biner, (e) citra blob , (f) citra glyph yang terdeteksi dalam grayscale , (g) glyph yang terdeteksi dalam citra biner, (h) proses glyph binarization , (i) hasil glyph binarization .
dan selalu dikelilingi oleh area putih. Selanjutnya, sistem hanya memotong area citra yang berisi glyph .

## 6)  KONVERSI  KE  CITRA  BINER  MENGGUNAKAN OTSU

## THRESHOLDING
Proses  terakhir  dari  langkah  pengolahan  citra  adalah mengubah  citra  yang  sudah  dipotong  menjadi  citra  biner dengan  menggunakan Otsu  thresholding .  Dengan  demikian, hasil langkah ini adalah citra yang terdiri atas dua kelas, yaitu kelas  objek,  yang biasanya  ditandai  dengan  warna  putih, dan kelas  latar  belakang,  yang  ditandai  dengan  warna  hitam. Contoh hasil proses ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## B. PENGENALAN
Langkah-langkah  pengenalan  dibagi  menjadi  dua  proses. Langkah  pertama  disebut glyph  binarization . Glyph binarization mengubah glyph yang  terdeteksi  menjadi  nilai biner 0 dan 1.  Langkah ini dilakukan dengan membagi glyph ke dalam jumlah baris dan kolom yang sama dan menghitung jumlah piksel berwarna (putih atau hitam) dari setiap sel. Jika sebuah sel didominasi oleh piksel hitam (lebih dari 60%), sel tersebut akan berubah menjadi 0. Sebaliknya, jika sel tersebut penuh dengan piksel putih (lebih dari 60%), sel tersebut akan terisi  dengan  1.  Hasil  dari glyph  binarization adalah  sebuah matriks yang hanya memiliki nilai 0 dan 1.
Metode glyph  binarization Kirillov  memiliki  kelemahan, yaitu  ukuran glyph harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Oleh karena  itu,  pengguna  harus  membuat glyph sesuai  dengan ukuran  yang  telah  ditentukan.  Penelitian  ini  mengatasi kelemahan  tersebut  dengan  mengusulkan automatic glyph binarization . Automatic glyph binarization mendeteksi ukuran glyph secara otomatis berdasarkan kategori ukuran glyph . Pada umumnya, glyph yang digunakan berukuran 5 × 5 hingga 10 × 10.  Ukuran glyph yang  lebih  besar  dari  10  ×  10  jarang digunakan karena sulit dibuat tanpa perangkat lunak komputer. Automatic  glyph  binarization akan  memeriksa  bahwa glyph yang  terdeteksi  memenuhi  salah  satu  ukuran glyph ,  yaitu ukuran 5 × 5 hingga 10 × 10. Metode pendeteksian didasarkan pada karakteristik glyph , yaitu data putih (nilai = 1) akan selalu dimulai dari baris/kolom kedua.
Proses pendeteksian ukuran dimulai dengan membagi glyph ke dalam matriks 10 × 10 ( s = 10) dan memeriksa bahwa data putih  (nilai  =  1)  berada  (lebih  dari  60%)  di  baris  kedua.  Jika sudah berada di baris kedua, berarti ukuran glyph sudah sesuai. Dengan  demikian,  ukuran glyph ditentukan  sebagai  10  ×  10. Jika  tidak  ditemukan glyph dengan  ukuran  tersebut,  proses dilanjutkan dengan membagi glyph menjadi ukuran yang lebih kecil, yaitu 9 × 9 ( s = 9). Rincian proses pendeteksian ukuran glyph ditunjukkan pada Algoritma 3.
Algoritma 3 Pendeteksian Ukuran Glyph 1: I(w,h) = sebuah citra glyph I , dengan w lebar and h tinggi 2: I m,n = piksel pada kolom ke- m dan baris ke- n dalam citra I 3: s = ukuran glyph ( s × s ) 4: cw s = lebar tiap sel dalam glyph s × s 5: ch s = tinggi tiap sel dalam glyph s × s 6: result = ukuran terakhir glyph terdeteksi 7: s ← 10 8: while s ≥ 5 do 9: cw s ← w / s 10: ch s ← h / s 11: for i ← 1 to s – 2 do 12: r ← 0 13: for a ← 1 to ch s do 14: n ← ch s + a 15: for b ← 1 to cw s do
16: m ← (cw s × i) + b 17: if I m,n sama dengan warna putih then
18: r ← r + 1
19: end if 20: end for 21: end for 22: if r > ( 0.6 × cw s × ch s ) then 23: result ← s 24: break 25: end if 26: end for 27: s ← s – 1 28: end while
Langkah kedua adalah pencocokan glyph . Pada langkah ini, matriks  dari  langkah  sebelumnya  dibandingkan  dengan  data yang tersimpan dalam basis data. Pencocokan glyph dilakukan dalam empat kondisi yang memungkinkan, yaitu kondisi ideal ( glyph tidak dirotasi), dirotasi 90°, dirotasi 180°, dan dirotasi 270°.  Pencocokan  dilakukan  dengan  cara  memutar  matriks untuk setiap kondisi, mengulang setiap nilai pada matriks, dan membandingkan nilai tersebut dengan matriks yang dihasilkan dari  penyimpanan  citra  dalam  basis  data.  Contoh  hasil  dari proses  binerisasi  dan  pencocokan glyph ditunjukkan  pada Gambar 3(h) dan Gambar 3(i).

## VI. PERCOBAAN
Percobaan dilakukan untuk mengevaluasi dua fungsi utama sistem  INVys,  yaitu  penghindaran  hambatan  sebagai  fungsi navigasi mikro dan pengenalan tulisan sebagai fungsi navigasi makro. Pengaturan percobaan dan hasilnya dikelompokkan ke dalam dua kelompok. Konfigurasi perangkat keras, pengaturan eksperimen,  indikator  kinerja,  dan  hasil  dijelaskan  sebagai berikut.
Gambar 4. INVys terdiri atas empat bagian utama yang akan digunakan oleh para penyandang  tunanetra  (gambar  di  sebelah  kanan).  Aliran  data  di  antara  setiap bagian ditunjukkan pada gambar di sisi kiri.
(a) (b)
Gambar  5. Implementasi,  (a)  seorang  pria  dengan  mata  tertutup  sedang melakukan  percobaan,  (b)  posisi  objek  dalam  eksperimen  pendeteksian rintangan.

## A. KONFIGURASI PERANGKAT KERAS
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, INVys terdiri atas empat  bagian  perangkat  keras  utama,  yaitu  Microsoft  Kinect 360 sebagai kamera RGB-D,  baterai sebagai catu daya untuk Kinect,  laptop/tablet  komputer  sebagai  prosesor  utama  yang berisi perangkat lunak INVys, dan earphone sebagai alat untuk memberikan  umpan  balik  kepada  pengguna.  Kinect menyediakan  resolusi  citra  kedalaman  640  ×  480,  jangkauan maksimum  3.500  mm,  serta  sudut  pandang  57,5°  horizontal dan  43,5°  vertikal  [39],  yang  dianggap  cocok  untuk mengembangkan navigasi dalam ruangan berbasis penglihatan.

## B. INDIKATOR PENGATURAN DAN KINERJA

## 1) DETEKSI HAMBATAN
Tujuan  utama  percobaan  deteksi  hambatan  adalah  untuk memastikan bahwa algoritma deteksi hambatan bekerja dengan baik  dan  untuk  mengukur  akurasi  penghitungan  jaraknya. Kamera  RGB-D  ditempatkan  pada  ketinggian  890  mm  dari lantai  (berdasarkan  rata-rata  tinggi  pinggul  orang  Indonesia berusia 50 tahun [34]), seperti yang terlihat pada Gambar 5(a). Percobaan  dilakukan  dengan  menempatkan  enam  objek  yang berbeda yang biasa ditemukan di dalam ruangan (orang, kursi tipe  1,  kursi  tipe  2,  sampah,  kipas  angin  listrik,  tumpukan kardus) pada 18 posisi yang berbeda (enam posisi untuk setiap area citra kedalaman), seperti yang terlihat pada Gambar 5(b) dan  membandingkan  jarak  hambatan  yang  diperoleh  sistem serta  membandingkan  jarak  nyata  dalam  milimeter.  Terdapat tiga metode yang diuji, yaitu pendekatan baseline , AAT, dan AADT.  Selanjutnya,  ketiga  algoritma  tersebut  dibandingkan dengan menggunakan empat indikator kinerja.
Indikator  pertama  merupakan  metrik  kinerja  yang  paling penting,  yaitu  akurasi.  Metrik  ini  ditunjukkan  dengan perbedaan  antara  lokasi  yang  diperkirakan  dan  lokasi sebenarnya [40]. Hasil ini diperoleh dengan menghitung jarak rata-rata  pengukuran  kesalahan  ( µ obs )  menggunakan  (8), dengan x adalah  jarak  sebenarnya  halangan, x’ adalah  jarak yang dihitung oleh algoritma, dan n adalah jumlah percobaan.
𝜇 𝑜𝑏𝑠 = ∑ |𝑥−𝑥′| 𝑛 (8)
Indikator  kedua  adalah  presisi.  Jika  akurasi  hanya mengukur  nilai  kesalahan  jarak  rata-rata,  presisi  mengukur konsistensi  sistem  dalam  bekerja.  Indikator  ini  mengukur ketahanan  algoritma  karena  dapat  menunjukkan  variasi kinerjanya  setelah  melalui  banyak  percobaan.  Dalam  teknik penentuan  posisi,  fungsi  distribusi  kumulatif (cumulative distribution  functions ,  CDF)  biasanya  digunakan  untuk mengukur presisi [40]. Penelitian ini juga menggunakan CDF untuk mengukur ketepatan algoritma yang dibandingkan.
Indikator  ketiga  adalah  ketahanan  akurasi  sepanjang cakupan  citra  kedalaman.  Jika  presisi  mengukur  ketahanan
terhadap  jumlah  percobaan,  metrik  ketiga  ini  mengukur ketahanan  akurasi  algoritma  di  sepanjang  cakupan  citra kedalaman.  Metrik  ini  mempertimbangkan  konsistensi keakuratan  algoritma  penghitungan  jarak  dari  jarak  terdekat hambatan  hingga  jarak  hambatan  mencapai  batas  cakupan kamera  RGB-D.  Hal  ini  penting  karena  akurasi  piksel  citra kedalaman  Kinect  menurun  ketika  jarak  antara  objek  dan sensor  meningkat  [41].  Dengan  demikian,  pada  dasarnya, akurasi  algoritma  penghitungan  jarak  dapat  menurun  ketika jarak  objek  yang  diamati  meningkat.  Dari  sudut  pandang Kinect,  hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  informasi  kedalaman yang hilang pada citra kedalaman; sedangkan teknik penentuan posisi  dengan  ketahanan  tinggi  harus  berfungsi  dengan  baik bahkan ketika beberapa sinyal tidak tersedia [40]. Oleh karena itu, indikator ini penting untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang dibandingkan.
Indikator  terakhir  adalah  waktu  eksekusi.  Indikator  ini merupakan  metrik  untuk  mengukur  kecepatan  algoritma bekerja dalam kondisi real time . Algoritma ini dijalankan pada notebook dengan prosesor Intel Core i3 1,8 GHz dan RAM 4 MB.

## 2)  PENGENALAN GLYPH
Percobaan pengenalan glyph dilakukan dengan menggunakan  lima  pola glyph yang  berbeda  dan  dengan  dua ukuran yang berbeda, yaitu 6 × 6 cm ( glyph A) dan 11,5 × 11,5 cm  ( glyph B).  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  ukuran glyph terbaik yang dapat digunakan dalam konteks penyandang tunanetra, sehingga sistem dapat mengenali glyph pada jarak, yang dapat diterima, dari penyandang tunanetra. Percobaan ini mencoba mengenali glyph dengan jarak 300 mm dari kamera RGB-D hingga jarak maksimum ketika sistem tidak lagi dapat mengenali glyph . Untuk setiap jarak 300 mm, glyph diuji dalam dua skenario yang berbeda, yaitu kondisi normal dan miring.
Kondisi normal berarti glyph dikenali pada arah tegak lurus ke arah kamera RGB-D. Dalam skenario ini, glyph diuji pada empat posisi berbeda, yaitu posisi ideal (tidak diputar), diputar searah  jarum  jam  90°,  diputar  searah  jarum  jam  180°,  dan diputar  searah  jarum  jam  270°.  Contoh  percobaan  ini  dapat dilihat pada Gambar 6(a).
Dalam  kondisi  miring,  sistem  mencoba  mengenali  posisi glyph yang  tidak  tegak  lurus  terhadap  kamera  RGB-D. Percobaan ini dilakukan karena pada implementasinya, kamera RGB-D  bergerak  bersama  dengan  penyandang  tunanetra, sehingga glyph tidak selalu terlihat tegak lurus terhadap kamera RGB-D. Pada skenario ini, glyph diuji pada empat posisi yang berbeda,  yaitu glyph dimiringkan  45°  ke  belakang  kiri,  ke belakang  kanan,  ke  belakang  atas,  dan  ke  belakang  bawah. Contoh percobaan ini dapat dilihat pada Gambar 6(b).
Dua  indikator  kinerja,  yaitu  akurasi  dan  waktu  eksekusi, digunakan  untuk  mengevaluasi  dua  jenis glyph yang  telah disebutkan  sebelumnya.  Akurasi  membandingkan  frekuensi sistem  dapat  mengenali glyph dalam  beberapa  kali  uji  coba untuk  setiap  rentang  300  mm.  Nilainya  diukur  dalam persentase. Sementara itu, waktu eksekusi mengukur kecepatan sistem menjalankan algoritma, mulai dari akuisisi citra hingga pengenalan glyph .

## C. HASIL

## 1) DETEKSI HAMBATAN
Gambar 7(a) menggambarkan kesalahan perhitungan jarak rata-rata dari setiap algoritma yang dibandingkan. Dapat dilihat bahwa  AADT  memiliki  kesalahan  jarak  rata-rata  terkecil
(a) (b)
Gambar 6. Percobaan pengenalan glyph , (a) dalam kondisi normal dan (b) dalam kondisi miring.
dibandingkan dengan algoritma yang lain. Kesalahan rata-rata AADT  adalah  50,2  mm,  dengan  simpangan  baku  87,7  mm. Selain  perbandingan  rata-rata  kesalahan  jarak  di  antara algoritma-algoritma tersebut, yang menarik untuk diamati juga adalah perbedaan rata-rata kesalahan jarak saat lantai terdeteksi (pada  jarak  lebih dari  2,5 m) dan  tidak  terdeteksi.  Tujuannya untuk  mengetahui  keberhasilan  AADT  dalam  mengatasi kelemahan AAT. Dapat dilihat pada Gambar 7(b) bahwa ketika lantai  terdeteksi,  semua  algoritma  yang  dibandingkan menghasilkan  perhitungan  jarak  yang  lebih  buruk  daripada ketika lantai tidak terdeteksi. Baseline diambil dari penelitian sebelumnya [5]. Nilai ini dihitung berdasarkan kedalaman rata- rata di setiap blok. Nilai baseline akan memiliki kesalahan yang besar, terutama ketika nilai piksel terdekat berbeda.
AAT mengalami kesulitan ketika tidak dapat memisahkan objek dan lantai di depannya, terutama ketika lantai terdeteksi pada jarak lebih dari 2.500 mm. Pada kedua kondisi tersebut, kesalahan rata-rata AADT berada di bawah 100 mm. Hasil ini jauh lebih baik daripada pendekatan baseline dan AAT.
Dalam  hal  presisi,  Gambar  8  menggambarkan  CDF  dari perhitungan  kesalahan  algoritma baseline ,  AAT,  dan  AADT. Berdasarkan Gambar 7(a), simpangan baku AADT adalah 87,7 mm,  sehingga  nilai  maksimum  perhitungan  kesalahan  yang dianggap normal berada pada kisaran 0 hingga 137,9 mm.
Meskipun demikian, dapat diamati pada Gambar 8 bahwa 93,5% kesalahan AADT berada di bawah 100 mm. Maka, dari 108  percobaan,  sebagian  besar  percobaan  menghasilkan kesalahan perhitungan jarak yang rendah. Bahkan AAT hanya memiliki  ketepatan  lokasi  53,7%  dalam  100  mm  (CDF kesalahan  jarak  100  mm  adalah  0,537).  Jadi,  AADT  adalah algoritma yang memiliki presisi paling tinggi.
Keakuratan  algoritma  penghitungan  jarak  sering  kali menurun  jika  jarak  objek  yang  diamati  bertambah.  Artinya, nilai kesalahan dalam menghitung objek yang lebih dekat akan
lebih  kecil  dibandingkan  objek  yang  lebih  jauh.  Gambar  9 menggambarkan  ketangguhan  algoritma  yang  dibandingkan dalam  mengatasi  permasalahan  ini.  Berdasarkan  Gambar  9, akurasi baseline masih dapat diterima hingga jarak 2.000 mm; lebih dari jarak ini kesalahan jarak rata-rata terlalu tinggi. AAT bekerja dengan sangat baik pada jarak 2.500 mm atau kurang, dengan  kesalahan  jarak  rata-rata  di  bawah  200  mm.  Namun, jika  jarak  lebih  dari  2.500  mm,  kesalahan  jarak  rata-rata menjadi lebih tinggi, bahkan mencapai lebih dari 600 mm pada jarak 3.500 mm. Sementara itu, pada AADT dari jarak terdekat hingga batas cakupan kamera RGB-D, kesalahan jarak rata-rata secara konstan di bawah 150 mm. Kisaran kesalahan rata-rata AADT  dari  jarak  pertama  hingga  jarak  terakhir  pengukuran hanya 103,3 mm. Oleh karena itu, akurasi penghitungan jarak AADT  menurun  sekitar  21,3  mm  untuk  setiap  500  mm peningkatan jarak hambatan dari kamera RGB-D.
Indikator  kinerja  terakhir  adalah  waktu  eksekusi.  Tabel  I menunjukkan perbandingan waktu eksekusi antara pendekatan baseline ,  AAT,  dan  AADT.  Pendekatan baseline dan  AAT memiliki  waktu  eksekusi  rata-rata  yang  sama,  yaitu  sekitar  7 ms dan dengan simpangan baku 1 ms hingga 1,5 ms. Sementara itu,  AADT  memiliki  waktu  eksekusi  rata-rata  yang  lebih lambat,  yaitu  9,5  ms,  dan  dengan  simpangan  baku  3,61.  Jika dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya,  hasil  ini  hanya menunjukkan sedikit perbedaan. Berdasarkan evaluasi kinerja yang  telah dijelaskan, dapat disimpulkan bahwa  AADT  lebih baik daripada algoritma lainnya dalam hal akurasi, presisi, dan ketahanan  terhadap  peningkatan  jarak  rintangan.  Namun, algoritma  ini  lebih  lambat  dalam  hal  waktu  eksekusi,  dengan perbedaan yang kecil.

## 2)  PENGENALAN GLYPH
Gambar 10 menggambarkan perbandingan akurasi rata-rata pengenalan glyph antara glyph A (6 × 6 cm) dan glyph B (11,5 ×  11,5  cm)  untuk  setiap  jarak  dalam  uji  coba.  Gambar  10 menunjukkan bahwa glyph B masih memiliki akurasi rata-rata di atas 90% ketika jarak glyph dari kamera RGB-D mencapai 120 mm. Akurasi rata-rata glyph A pada jarak 120 mm adalah 0%, karena tidak ada glyph yang dapat dideteksi. Akurasi glyph A  menurun  secara  signifikan  pada  jarak  600  mm  atau  lebih. Sebaliknya,  pada  jarak  150  mm  atau  lebih,  akurasi glyph B
(a) (b)
Gambar 7. Grafik kesalahan rata-rata, (a) kesalahan rata-rata perhitungan jarak untuk setiap algoritma pendeteksian rintangan, (b) perbandingan kesalahan jarak rata-rata untuk setiap algoritma ketika lantai terdeteksi dan tidak terdeteksi.
Gambar 8. Fungsi distribusi kumulatif (CDF) kesalahan penghitungan jarak pada banyak percobaan.
Gambar  9. Ketangguhan  akurasi  algoritmea  terhadap  peningkatan  jarak hambatan, di sepanjang cakupan kamera RGB-D.
T ABEL I W AKTU E KSEKUSI R ATA -R ATA DENGAN P ENDEKATAN B ASELINE , AAT, DAN AADT Algoritma Waktu Eksekusi Rata-rata (ms) Simpangan Baku Baseline 7,41 1,19 AAT 7,05 1,22 AADT 9,50 3,61
turun  ke  akurasi  yang  tidak  dapat  diterima  bagi  penyandang tunanetra.
Berdasarkan Gambar 10, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
• Akurasi  pengenalan glyph berbanding  terbalik  dengan jarak glyph dari  kamera  RGB-D.  Artinya,  akurasi menurun apabila jaraknya bertambah jauh.
• Ukuran glyph sebanding  dengan  akurasi  pengenalan glyph .  Jadi,  makin  besar  ukuran glyph ,  makin  baik akurasi pengenalan glyph untuk setiap jarak percobaan.
• Glyph B lebih baik digunakan daripada glyph A karena memiliki akurasi yang tinggi pada jarak 1.000 m hingga 1.500 mm. Oleh karena itu, INVys mengimplementasikan  notifikasi  suara  pada  jarak tersebut. Dengan demikian, penyandang tunanetra dapat mengenali glyph sebelum menabrak glyph tersebut.
• Berdasarkan poin ketiga, akurasi rata-rata glyph B dari jarak 300 mm hingga 1.500 mm adalah 91%. Hasil ini jauh  lebih  baik  daripada glyph A  yang  hanya  mampu mencapai akurasi rata-rata 38,5% pada jarak yang sama.
• Berdasarkan  hasil  keempat,  ukuran glyph minimum yang  praktis  dan  efektif  dalam  konteks  navigasi  di dalam ruangan bagi penyandang tunanetra adalah 11,5 × 11,5 cm atau lebih.
Tabel II merinci waktu eksekusi pengenalan rata-rata untuk glyph A  dan glyph B.  Waktu  eksekusi glyph B  lebih  cepat daripada glyph A,  meskipun  kedua  nilai  tersebut  kurang  dari 100  ms.  Oleh  karena  itu, glyph B  tidak  saja  lebih  mudah dikenali, tetapi juga lebih cepat. Namun, perbedaannya sangat kecil sehingga tidak signifikan.
Pengenalan glyph menganalisis  akurasi  jenis glyph pada kondisi  miring  dan  tidak  miring.  Gambar  11  menunjukkan perbandingan  akurasi  pengenalan glyph A  dan glyph B  pada kondisi  miring  dan  tidak  miring.  Gambar  ini  menunjukkan kondisi  yang  lebih  berkontribusi  terhadap  penurunan  akurasi pengenalan  secara  keseluruhan.  Berdasarkan  Gambar  11(a), pada  sebagian  besar  jarak  uji  coba  pengenalan glyph , glyph yang  dimiringkan  memiliki  akurasi  pengenalan  yang  lebih rendah daripada yang tidak dimiringkan. Hasil ini terlihat jelas pada  Gambar  11(b).    Pada  jarak  antara  1.200  mm  dan  1.800 mm dari kamera RGB-D, glyph B yang dimiringkan memiliki akurasi  yang  lebih  rendah  daripada glyph B  yang  tidak dimiringkan,  bahkan  perbedaannya  cukup  signifikan.  Pada jarak 1.500 mm, glyph yang tidak dimiringkan masih memiliki
akurasi  100%,  sedangkan glyph yang  dimiringkan  hanya memiliki  akurasi  30%. Glyph yang  dimiringkan  memiliki dampak  yang  lebih  signifikan  dalam  mengurangi  akurasi pengenalan glyph secara  keseluruhan  daripada  yang  tidak dimiringkan.

## VII. KESIMPULAN DAN PENELITIAN SELANJUTNYA
Pada makalah ini, INVys yang menggunakan kamera RGB- D telah dipresentasikan sebagai sistem navigasi dalam ruangan untuk  penyandang  tunanetra.  INVys  menggunakan  kamera kedalaman  untuk  melakukan  fungsi  navigasi  mikro  dan menggunakan kamera berwarna untuk fungsi navigasi makro. Dalam navigasi mikro, INVys mengusulkan algoritma AADT untuk mendeteksi hambatan.
Hasil percobaan menunjukkan bahwa AADT lebih unggul dari algoritma lain dalam hal akurasi (kesalahan jarak 50,2 mm), presisi  (95%  kesalahan  dalam  uji  coba  berada  di  bawah  100 mm),  dan  ketahanan  terhadap  peningkatan  jarak  hambatan (kesalahan jarak rata-rata secara konstan di bawah 150 mm dari jarak yang lebih dekat ke batas cakupan kamera RGB-D). Satu- satunya indikator kinerja yang lebih buruk dari algoritma lain adalah  waktu  eksekusi.  Namun,  perbedaannya  sangat  kecil (sekitar 3 ms) sehingga tidak signifikan.
Dalam hal fungsi navigasi makro, INVys mengenali optical glyph sebagai  penanda  titik-titik  penting  atau  rambu-rambu navigasi  yang  ditempatkan  di  dalam  ruangan  dengan menggunakan metode automatic glyph binarization . Uji coba dengan dua ukuran glyph yang berbeda, yaitu A (6 × 6 cm) dan B  (11,5  ×  11,5  cm),  menunjukkan  bahwa glyph B  memiliki akurasi  rata-rata  91%  pada  jarak  300  mm  hingga  1.500  mm. Hasil ini jauh lebih baik daripada glyph A yang hanya memiliki akurasi rata-rata 38,5% pada jarak yang sama. Untuk penelitian di masa mendatang, akan sangat bagus jika dapat ditambahkan sistem  pemosisian  dan  fungsi  perencanaan  jalur  yang  tidak bergantung  pada  penanda  apa  pun.  Hal  ini  dapat  digunakan untuk memandu para penyandang tunanetra berjalan selangkah demi selangkah dari satu tempat ke tempat lain tanpa hambatan.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.
Gambar 10 . Perbandingan rata-rata akurasi pengenalan glyph A (6 x 6 cm) dan glyph B (11,5 x 11,5 cm) untuk setiap jarak dalam uji coba.
T ABEL II
W AKTU E KSEKUSI R ATA -R ATA P ENGENALAN G LYPH A DAN G LYPH B Informasi Glyph A (6 × 6 cm) Glyph B (11,5 × 11,5 cm) Waktu eksekusi rata-rata (ms) 82 68 Waktu eksekusi tercepat (ms) 53 41 Waktu eksekusi terlambat (ms) 138 90
(a) (b)
Gambar  11. Perbandingan  akurasi  pengenalan glyph antara glyph miring  dan glyph tidak miring pada (a) glyph A (6 x 6 cm) dan (b) glyph B (11,5 x 11,5 cm).

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Widyawan dan Muhammad Risqi Saputra; metodologi,  Widyawan  dan  Paulus  Insap  Santosa;  perangkat lunak, Muhammad Risqi Saputra; validasi, Widyawan; analisis formal,  Widyawan  dan  Paulus  Insap  Santosa;  investigasi, Widyawan  dan  Muhammad  Risqi  Saputra;  sumber  daya, Muhammad Risqi Saputra; kurasi data, Paulus Insap Santosa; penulisan—penyusunan draf asli, Widyawan dan Muhammad Risqi  Saputra;  penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan, Paulus  Insap  Saputra;  supervisi,  Widyawan  dan  Paulus  Insap Saputra.

## REFERENSI
[1] Y. Wu, H.B. Zhu, Q.X. Du, dan S.M. Tang, “A Survey of the Research Status of Pedestrian Dead Reckoning Systems Based on Inertial Sensors,” Int.  J.  Automat.,  Comput. ,  Vol.  16,  No.  1,  hal.  65–83,  Feb.  2019,  doi: 10.1007/s11633-018-1150-y.
[2] H.  Petrie,  “User  Requirements  for  a  GPS-Based  Travel  Aid  for  Blind People,” dalam Proc. Conf. Orientat., Navig. Syst. Blind Persons , 1995.
[3] W.C.S.S. Simões, dkk., “A Review of Technologies dan Techniques for Indoor Navigation Systems for the Visually Impaired,” Sens. , Vol. 20, No. 14, hal. 1–35, Jul. 2020, doi: 10.3390/s20143935.
[4] H.  Takizawa,  Y.  Kuramochi,  dan  M.  Aoyagi,  “Kinect  Cane  System: Recognition  Aid  of  Available  Seats  for  the  Visually  Impaired,” 2019 IEEE 1st Glob. Conf. Life Sci., Technol. (LifeTech) , 2019, hal. 189–193, doi: 10.1109/LifeTech.2019.8884061.
[5] A.  Khan,  F.  Moideen,  dan  J.  Lopez,  “KinDectect:  Kinect  Detecting Objects,”  dalam Computers  Helping  People  with  Special  Needs ,  K. Miesenberger dkk., Eds., Heidelberg, Jerman: Springer, 2012, hal. 588– 595, doi: 10.1007/978-3-642-31534-3_86.
[6] B. Singh, “A Framework of Connected Smart Sensing Canes for Obstacle Detection and Avoidance,” 2022 IEEE 10th Region 10 Humanit. Technol. Conf. (R10-HTC) , 2022, hal. 76–80, doi: 10.1109/r10- htc54060.2022.9930047.
[7] M.A. Ikbal, F. Rahman, dan M.H. Kabir, “Microcontroller Based Smart Walking Stick for Persons with Visual Impairment,” 2018 4th Int. Conf. Elect. Eng., Inf., Commun. Technol. (iCEEiCT) , 2018, hal. 255–259, doi: 10.1109/CEEICT.2018.8628048.
[8] H. Watanabe, M. Sumiya, dan T. Terada, “Human-Machine Cooperative Echolocation  Using  Ultrasound,” IEEE  Access ,  Vol.  10,  hal.  125264– 125278, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3224468.
[9] M.H.A. Wahab dkk., “Smart Cane: Assistive Cane for Visually-Impaired People,” Int. J. Comput. Sci , Vol. 8, No. 4, hal. 21–27, Jul. 2011.
[10] Y.  Zhao  dkk.,  “Laser  Based  Navigation  in  Asymmetry  and  Complex Environment,” Symmetry ,  Vol.  14,  No.  2,  hal.  1-18,  Jan.  2022,  doi: 10.3390/sym14020253.
[11] S. Real dan A. Araujo, “Navigation Systems for the Blind and Visually Impaired: Past Work, Challenges, and Open Problems,” Sens. , Vol. 19, No. 15, hal. 1–20, Agu. 2019, doi: 10.3390/s19153404.
[12] N.A.  Kumar,  Y.H.  Thangal,  dan  K.S.  Beevi,  “IoT  Enabled  Navigation System  for  Blind,” 2019  IEEE  R10  Humanit.  Technol.Conf.  (R10- HTC)(47129) , 2019, hal. 186–189, doi: 10.1109/R10- HTC47129.2019.9042483.
[13] P.S. Farahsari, A. Farahzadi, J. Rezazadeh, dan A. Bagheri, “A Survey on Indoor Positioning Systems for IoT-Based Applications,” IEEE Internet Things  J. ,  Vol.  9,  No.  10,  hal.  7680–7699,  Mei  2022,  doi: 10.1109/JIOT.2022.3149048.
[14] D.R.  Bolla,  S.  Trisheela,  P.  Nagarathana,  dan  H.  Sarojadevi,  “Object Detection  in  Computer  Vision  Using  Machine  Learning  Algorithm  for Persons with Visual Impairment,” 2022 IEEE 2nd Mysore Sub Sect. Int.
Conf. (MysuruCon) , 2022, hal. 1–6, doi:
10.1109/MysuruCon55714.2022.9972494.
[15] R. Oktem dan E. Aydin, “An RFID Based Indoor Tracking Method for Navigating Impaired People,” Turkish J. Elect. Eng., Comput. Sci. , Vol. 18, No. 2, hal. 185–196, Mar. 2010, doi: 10.3906/elk-0904-3.
[16] S. Koley dan R. Mishra, “Voice Operated Outdoor Navigation System for Visually Impaired Persons,” Int. J. Eng. Trends, Technol. , Vol. 3, No. 2, hal. 153–157, Mar.–Apr. 2012.
[17] D.  Ni  dkk.,  “The  Design  and  Implementation  of  a  Walking  Assistant System  with  Vibrotactile  Indication  dan  Voice  Prompt  for  the  Visually Impaired,” 2013 IEEE Int. Conf. Robot., Biomimetics (ROBIO), 2013, hal. 2721–2726, doi: doi: 10.1109/ROBIO.2013.6739885.
[18] M.R.U.  Saputra,  Widyawan,  G.D.  Putra,  dan  P.I.  Santosa,  “Indoor Human Tracking Application Using Multiple Depth-Cameras,” 2012 Int. Conf. Adv. Comput. Sci., Inf. Sys. (ICACSIS) , 2012, hal. 307–312.
[19] A.  Kirillov  (2011)  “From  Glyph  Recognition  to  Augmented  Reality,” [Online], https://www.codeproject.com/Articles/258856/From-glyph- recognition-to-augmented-reality, tanggal akses: 12-Okt-2022.
[20] D.R. Bolgiano dan E.D. Meeks, “A Laser Cane for The Blind,” IEEE J. Quantum  Electron. ,  Vol.  3,  No.  6,  hal.  268–268,  Jun.  1967,  doi: 10.1109/JQE.1967.1074528.
[21] D.I.  Ahlmark,  H.  Fredriksson,  dan  K.  Hyyppä,  “Obstacle  Avoidance Using Haptics and a Laser Rangefinder,” IEEE  Workshop  Adv.  Robot.,
Its Soc. Impacts (ARSO) , 2013, hal. 76–81, doi:
10.1109/ARSO.2013.6705509.
[22] T. Hiramoto, T. Araki, dan T. Suzuki, “Infrared Guided White Cane for Assisting the Visually Impaired to Walk Alone,” 2022 Int. Conf. Mach.
Learn., Cybern. (ICMLC) , 2022, hal. 276–280, doi: 10.1109/icmlc56445.2022.9941336.
[23] E.B. Kaiser dan M. Lawo, “Wearable Navigation System for the Visually Impaired and Blind People,” 2012  IEEE/ACIS  11th  Int. Conf.  Comput. Inf. Sci. , 2012, hal. 230–233, doi: 10.1109/ICIS.2012.118.
[24] J.M.  Benjamin,  “The  Laser  Cane,” Bull.  Prosthet.  Res., hal.  443–450, 1974.
[25] L.A.  Guerrero,  F.  Vasquez,  dan  S.F.  Ochoa,  “An  Indoor  Navigation System for the Visually Impaired,” Sens. , Vol. 12, No. 6, hal. 8236–58, Jun. 2012, doi: 10.3390/s120608236.
[26] A.  Riener  dan  H.  Hartl,  “‘Personal  Radar’:  A  Self-governed  Support System to  Enhance Environmental  Perception,” Proc.  26th  Annu.  BCS Interact. Spec. Group Conf. People, Comput. , 2012, hal. 147–156.
[27] Y.  Wei  dan  M.  Lee,  “A  Guide-Dog  Robot  System  Research  for  the Visually Impaired,” IEEE Int. Conf. Ind. Technol. (ICIT) , 2014, hal. 800– 805, doi: 10.1109/ICIT.2014.6894906.
[28] A.  Aladren,  G.  Lopez-Nicolas,  L.  Puig,  dan  J.J.  Guerrero,  “Navigation Assistance for the Visually Impaired Using RGB-D Sensor with Range Expansion,” IEEE Syst. J. , Vol. 10, No. 3, hal. 922–932, Sep. 2016, doi: 10.1109/JSYST.2014.2320639.
[29] D.  Dakopoulos  dan  N.G.  Bourbakis,  “Wearable  Obstacle  Avoidance Electronic  Travel  Aids  for Blind:  A Survey,” IEEE  Trans.  Syst.,  Man, Cybern. Part C (Appl., Rev.) , Vol. 40, No. 1, hal. 25–35, Jan. 2010, doi: 10.1109/TSMCC.2009.2021255.
[30] D.  Bernabei  dkk.,  “A  Low-Cost  Time-Critical  Obstacle  Avoidance System  for  the  Visually  Impaired,” 2011  Int.  Conf.  Indoor  Position., Indoor Navig. (IPIN), 2011, hal. 21–23.
[31] V. Mohandas dan R. Paily, “Stereo Disparity Estimation Algorithm for Blind Assisting System,” CSI Trans. ICT , Vol. 1, No. 1, hal. 3–8, Mar. 2013, doi: 10.1007/s40012-012-0004-y.
[32] R.G. Praveen dan R.P. Paily, “Blind Navigation Assistance for Visually Impaired  Based  on  Local  Depth  Hypothesis  from  a  Single  Image,” Procedia Eng. , Vol. 64, hal. 351–360, 2013, doi: 10.1016/j.proeng.2013.09.107.
[33] C.  Lee,  Y.  Su,  dan  L.  Chen,  “An  Intelligent  Depth-Based  Obstacle Detection System for Visually-Impaired Aid Applications,” 2012 13th Int. Workshop Image Anal. Multimed. Interact. Serv. , Mei 2012, hal. 1–4, doi: 10.1109/WIAMIS.2012.6226753.
[34] T.K.  Chuan,  M.  Hartono,  dan  N.  Kumar,  “Anthropometry  of  the Singaporean and Indonesian Populations,” Int. J. Ind. Ergonom. , Vol. 40, No. 6, hal. 757–766, Nov. 2010, doi: 10.1016/j.ergon.2010.05.001.
[35] M.R.U. Saputra, Widyawan, dan P.I. Santosa, “Obstacle Avoidance for Visually Impaired Using Auto-Adaptive Thresholding on Kinect's Depth Image,” 2014  IEEE  11th  Intl.  Conf.  Ubiquitous  Intell.,  Comput.,  2014 IEEE 11th Intl. Conf. Autonomic, Trusted Comput., 2014 IEEE 14th Intl. Conf. Scalable Comput., Commun., Its Associated Workshops , 2014, hal. 337–342, doi: 10.1109/UIC-ATC-ScalCom.2014.108.
[36] N. Otsu, “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. , Vol. 9, No. 1, hal. 62–66, Jan. 1979, doi: 10.1109/TSMC.1979.4310076.
[37] L. Chen, X. Nguyen, dan C. Liang, “Object Segmentation Method Using Depth Slicing and Region Growing Algorithms,” Int. Conf. 3D Syst., Appl. Gen., 2010, hal. 4–7.
[38] F.Y.  Shih, Image  Processing  and  Pattern  Recognition:  Fundamentals and Techniques , 4th ed. Hoboken, AS: Wiley-IEEE Press, 2010.
[39] Kinect  for  Windows,  Human  Interface  Guidelines  v1.7 ,  Microsoft, Redmond, WA, USA, 2013.
[40] X.  Guo  dkk.,  “A  Survey  on  Fusion-Based  Indoor  Positioning,” IEEE Commun.  Surv.,  Tut. ,  Vol.  22,  No.  1,  hal.  566–594,  2020,  doi: 10.1109/COMST.2019.2951036.
[41] J. Han, L. Shao, D. Xu, dan J. Shotton, “Enhanced Computer Vision with Microsoft Kinect Sensor: A Review,” IEEE Trans. Cybern. , Vol. 43, No. 5, hal. 1318–1334, Okt. 2013, doi: 10.1109/TCYB.2013.2265378.