Deteksi Tungkai Bayi Pada Image Sequence Berbasis Vector Depth Estimation - Afriansyah, Faisal Lutfi; Muna, Niyalatul (Jurnal Informatika Polinema, 2021)
Kamera secara umum tidak terkalibrasi dan tidak memilik fitur untuk menghitung vector depth (kedalaman vector). Karena untuk mendeteksi dan menemukan gerakan tungkai dibutuhkan nilai depth untuk mengenali fitur berupa nilai besaran magnitude dan besaran motion vector, tidak hanya berdasarkan parameter x dan y namun juga z sehingga dengan adanya tambahan parameter memudahkan dalam melakukan analisa gerakan terhadap sumbu gerakan dan motion vectornya. Paper ini membahas tentang metode untuk mendeteksi besaran magnitude dan besaran motion vector sebagai fitur gerakan tungkai pada bayi pasca operasi dengan mengurutkan gambar image sequence kemudian menemukan point of transfer motion frame destination dari bingkai frame reference dengan memperoleh depth (kedalaman vector) menggunakan fundamental matrix dari hasil generate motion vector. Metode ini direkomendasikan karena dapat dijadikan sebagai parameter untuk menghitung nilai fitur magnitude dan besaran motion vector dari inputan berupa image sequence dengan menghitung parameter intrinsic sehingga dapat dilakukan deteksi tungkai bayi pasca operasi. Penelitian ini menghasilkan nilai pengujian residual error sebesar 1,82x10-07. Hasil dari nilai fitur yang diperoleh dijadikan parameter untuk deteksi tungkai bayi dengan melakukan pengelompokkan (cluster) menggunakan K-Means. Hasil yang diperoleh terdiri dari cluster 0 dan 1, sebesar 36% dan 64% dengan presentase Incorrectly clustered instances 14.8936%.