KAJIAN SINGKAT TENTANG: PENGENDALIAN DAN PENJEJAKAN OBJEK BERBASIS VISUAL

Pengendalian dan penjejakan objek banyak digunakan di berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan dan kesejahteraan, olahraga, pengawasan pada industri konstuksi, pengawasan di supermarket, dan lain-lain. Sistem pengendalian dan  penjejakan objek terdiri dari tiga sub-sistem, yaitu pendeteksi dan pengenalan objek, sistem estimasi pergerakan objek, dan pengendalian perangkat kamera dan aktuatornya agar dapat menjejaki objek. Banyak kajian telah dilakukan tentang beberapa algoritma untuk melakukan deteksi dan pengenalan objek seperti camshift, viola-jones, gaussian mixture model, surf, dan lain-lain. Dengan kelebihan dan kelemahan sebagai berikut (i) ketika data terbatas jumlahnya, (ii) sistem operasi berbasis fitur jauh lebih cepat daripada sistem berbasis piksel, (iii) posisi, ukuran, orientasi objek yang berubah-ubah, dan lain-lain. Algoritma-algortima ini telah dikembangkan untuk estimasi pergerakan objek namun dalam hal ini masih terdapat kelemahaan antara lain pada gerak objek dan lokasi objek yang selalu berubah-ubah dan jumlah objek lebih banyak daripada jumlah kamera. Sedangkan, persoalan yang dihadapi dalam sistem pengendalian adalah ketika penjejakan pada objek terjadi seperti (i) hijacking problem, (ii) centralization problem, (iii) drifting problem. Tujuan dari kajian ini adalah untuk melakukan bahasan dari penelitian mengenai pengendalian dan penjejakan objek, yang telah dilakukan sebelumnya dan untuk mendapatkan titik temu peluang kontribusi dan nilai kebaruan dari bidang ini

Part-based 3D multi-person tracking using depth cue in a top view

International audienceWhile the problem of tracking 3D human motion has been widely studied, the top view is never taken into consideration. However, for the video surveillance, the camera is most of the time placed above the persons. This is due to the human shape is more discriminative in the front view. We propose in this paper a markerless 3D human tracking on the top view. To do this we use the depth and color image sequences given by a kinect. First a 3D model is fitted to these cues in a particle filter framework. Then we introduce a process where the body parts are linked in a complete 3D model but weighted separately so as to reduce the computing time and optimize the resampling step. We find that this part-based tracking increases the accuracy. The process is real-time and works with multiple targets