Moving Object Tracking Using Camshif and SURF Algorithm

Penjejakan objek bergerak (moving object tracking) sebagai sebuah permasalahan yang berperan penting dalam bidang computer vision dan secara luas dapat diterapkan dalam banyak aplikasi dunia nyata seperti pengawasan otomatis, human pose estimation, navigasi kendaraan, pemantauan lalu lintas, dan robot vision. Moving object tracking membutuhkan metode yang memiliki akurasi dan ketahanan yang baik terhadap Perubahan yang terjadi pada objek. Penelitian ini membangun sebuah aplikasi untuk membandingkan Algoritma Camshift (Continuosly Adaptive Mean-Shift) dan Algoritma SURF (Speeded Up Robust Feature). Aplikasi dapat melakukan penjejakan dengan menggunakan kedua metode sekaligus. Pengujian dilakukan dengan lima kondisi pergerakan objek yang berbeda pada tiga warna latar belakang berbeda untuk membandingkan waktu komputasi dan akurasi dari kedua metode. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi Camshift lebih baik dibanding Surf, sementara untuk waktu komputasi Surf mengungguli Camshift

The impact of family policies on fertility in industrialized countries: a review of the literature

This paper examines the theoretical propositions and empirical evidence linking policies and fertility. More specifically, the analysis presented in this paper draws attention to the complex mechanisms that theoretically link policies and demographic outcomes: mechanisms that involve imperfect information and decisions that are rationally bound by very specific circumstances. As to the empirical evidence, studies provide mixed conclusions as to the effect of policies on fertility. While a small positive effect of policies on fertility is found in numerous studies, no statistically significant effect is found in others. Moreover, some studies suggest that the effect of policies tends to be on the timing of births rather than on completed fertility. Copyright Springer Science+Business Media B.V. 2007Demography, Fertility, Public policy,