Kata pembimbing kuliah saya, agar bisa memahami algoritma tertentu kenapa tidak kita buat programnya. Kali ini versi EKF alian Extended Kalman Filter yang terkenal itu. Lumayan lama memahaminya, terutama dari konsep yang namanya Jacobian matriks dan transpose Jacobian matriks. Karena bingung, akhirnya sederhanakan dulu masalahnya untuk model linear terlebih dahulu. Selagi programnya dikembangkan menjadi lebih baik, untuk sementara upload screenshoot dulu saja. ^__^
Langkah-langkah membuat brigness level histogram image 3×3 pixels.
Brighness level histogram adalah salah satu basic operation pada image yang menunjukkan jumlah plot pixel yang berada pada tingkat kecerahan tertentu. Semakin tinggi batang histogram pada level tertentu menunjukkan bahwa semakin banyak pixel yang memiliki level kecerahan tersebut. Sumbu x dari histogram menunjukkan 8 bit tingkat kecerahan, dimulai dari 0 sampai dengan 255 dalam desimal, atau dari 00 hingga FF dalam heksadesimal. Sementara sumbu y menunjukkan jumlah pixel pada image yang memiliki brighness level tersebut.
Dari buku Nixon dan Aguado “Feature Extraction & Image Processing” (2008), algoritma membuat brightness level histogram adalah sebagai berikut:
his(pic) := for bright <– 0 .. 255
__________ pixels_at_level[bright] <– 0
_______ for x <– 0 .. columns(pic)-1
__________ for y <– 0 .. rows(pic)-1
_____________ level <– pic[x][y]
_____________ pixels_at_level[level] <– pixels_at_level[level]+1
_______ pixels_at_level
Contoh penerapan algoritma tersebut untuk image sebesar 3×3 pixel dapat dilihat pada gambar di atas. Semoga bermanfaat. ^_^
The flowchart of visual tracking (dikutip dari sini).
Roadmap penelitian versi 1.0, terdiri atas 14 tahap. Kurva pada tiap tahap menunjukkan waktu pengerjaan tahap tersebut, sedangkan kurva hitam menunjukkan perkembangan progress penelitian secara keseluruhan.
Visual target tracking adalah upaya untuk melakukan pengenalan sekaligus tracking pada objek yang memiliki kemiripan dengan data target yang terdapat di dalam database. Rumitnya persoalan ini terdapat pada bagaimana menentukan pemilihan metode feature extraction, feature matching, metode estimasi posisi, dan metode penentuan strategi tracking yang paling optimal.
2persen 