Pengurangan latar belakang adalah proses mendasar dalam visi komputer yang digunakan untuk memisahkan objek latar depan dari latar belakang dalam urutan video atau gambar. Proses ini memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pengawasan, pelacakan objek, dan segmentasi video. Selama bertahun-tahun, banyak algoritme yang sudah dikembangkan untuk mengatasi masalah ini, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi beberapa algoritma pengurangan latar belakang teratas dan mendiskusikan kelebihan dan keterbatasannya.
Salah satu algoritma pengurangan latar belakang yang paling terkenal adalah Gaussian Mixture Model (GMM). GMM mengasumsikan bahwa setiap piksel dalam bingkai video adalah campuran warna latar belakang dan latar depan yang tidak bergerak. Dengan memodelkan distribusi warna dengan distribusi Gaussian, GMM dapat secara akurat memperkirakan latar belakang dan mendeteksi objek latar depan. Namun, GMM dapat mengalami kesulitan ketika terjadi perubahan mendadak dalam kondisi pencahayaan atau ketika latar belakang tidak bergerak.
Algoritma lain yang populer adalah pengurangan latar belakang adaptif. Metode ini terus memperbarui model latar belakang berdasarkan riwayat terakhir dari frame video. Metode ini beradaptasi dengan perubahan kondisi pencahayaan, membuatnya lebih kuat dalam lingkungan yang dinamis. Namun, pengurangan latar belakang adaptif mungkin gagal menangani perubahan yang tiba-tiba dan drastis, karena metode ini bergantung pada frame sebelumnya untuk memperbarui model.
Baru-baru ini, algoritma pengurangan latar belakang berbasis pembelajaran mendalam telah mendapatkan perhatian. Algoritme ini memanfaatkan kekuatan jaringan saraf untuk mempelajari fitur-fitur kompleks dari bingkai video dan secara akurat mendeteksi objek latar depan. Algoritme ini dapat menangani skenario yang menantang, seperti oklusi parsial dan latar belakang yang kompleks. Namun, algoritme pembelajaran mendalam memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk pelatihan dan secara komputasi lebih mahal daripada metode tradisional.
Kesimpulannya, pilihan algoritma pengurangan latar belakang terbaik tergantung pada persyaratan spesifik aplikasi. Meskipun GMM adalah metode yang kuat dan banyak digunakan, pengurangan latar belakang adaptif lebih cocok untuk lingkungan yang dinamis. Algoritme deep learning menawarkan kinerja yang canggih tetapi membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi. Dengan memahami kekuatan dan keterbatasan algoritme yang berbeda, praktisi visi komputer dapat memilih metode yang paling tepat untuk kasus penggunaannya.
Pengurangan latar belakang adalah teknik yang digunakan dalam visi komputer untuk memisahkan objek atau area yang menarik dari latar belakang dalam urutan video atau gambar. Ini adalah langkah mendasar dalam banyak aplikasi seperti pengawasan, pelacakan objek, dan segmentasi video.
Tujuan pengurangan latar belakang adalah untuk membuat topeng biner yang mewakili wilayah latar depan dalam gambar atau video. Topeng biner memberi label pada piksel sebagai bagian dari latar depan (objek) atau latar belakang berdasarkan intensitas piksel atau warnanya.
Proses pengurangan latar belakang melibatkan beberapa langkah. Pertama, model latar belakang dibuat dengan menganalisis sekumpulan frame yang merepresentasikan latar belakang tanpa objek atau gangguan. Model ini kemudian digunakan untuk membandingkan dengan frame berikutnya untuk mengidentifikasi piksel yang menyimpang dari model latar belakang.
Ada berbagai algoritma yang digunakan untuk pengurangan latar belakang, masing-masing dengan kelebihan dan keterbatasannya. Beberapa algoritma yang umum digunakan termasuk Gaussian Mixture Models (GMM), Adaptive Background Mixture Models, dan Codebook-based Methods.
Algoritma GMM memodelkan latar belakang sebagai campuran distribusi Gaussian, di mana setiap piksel diwakili oleh campuran beberapa Gaussian. Algoritme memperbarui distribusi ini dan membandingkan nilai piksel dengan distribusi untuk menentukan apakah piksel tersebut termasuk dalam latar depan atau latar belakang.
Baca Juga: Apakah Deriv Diatur di AS? | Semua yang perlu Anda ketahui tentang regulasi Deriv di Amerika Serikat
Algoritma Adaptive Background Mixture Models mengadaptasi model latar belakang dari waktu ke waktu untuk memperhitungkan perubahan bertahap dalam kondisi pencahayaan atau dinamika pemandangan. Algoritma ini menggunakan laju pembelajaran untuk mengontrol laju adaptasi dan memastikan bahwa model dapat menangani latar belakang yang dinamis.
Metode berbasis codebook menggunakan codebook untuk merepresentasikan latar belakang. Setiap piksel diwakili oleh entri codebook, yang berisi informasi tentang nilai piksel, jumlah kemunculan, dan waktu pembaruan terakhir. Algoritme memperbarui codebook dan membandingkan nilai piksel dengan entri codebook untuk menetapkannya ke latar depan atau latar belakang.
Memahami algoritma pengurangan latar belakang yang berbeda sangat penting dalam memilih algoritma yang paling sesuai untuk aplikasi tertentu. Faktor-faktor seperti persyaratan pemrosesan waktu nyata, kondisi pencahayaan, dan kompleksitas latar belakang harus dipertimbangkan ketika memilih algoritma.
| Algoritma | Keuntungan | Keterbatasan |
|---|---|---|
| Model Campuran Gaussian (GMM) | Efektif untuk latar belakang statis | Kurang efektif untuk latar belakang dinamis |
| Model Campuran Latar Belakang Adaptif | Dapat menangani perubahan kondisi pencahayaan secara bertahap | Kompleksitas komputasi yang lebih tinggi |
| Metode berbasis buku kode | Kompleksitas komputasi rendah | Kurang efektif dengan latar belakang yang kompleks |
Secara keseluruhan, pengurangan latar belakang adalah proses yang sangat penting dalam aplikasi visi komputer, dan memahami berbagai algoritme yang berbeda dapat membantu dalam memilih algoritme yang paling tepat untuk skenario tertentu.
Pengurangan latar belakang adalah tugas mendasar dalam visi komputer dan pemrosesan gambar. Ini digunakan untuk mengekstrak objek bergerak atau latar depan dari urutan video atau gambar dengan menghapus latar belakang statis atau diam.
Baca Juga: Temukan Asal Usul Forex: Kapan Forex Didirikan?
Ada berbagai algoritma pengurangan latar belakang yang tersedia yang telah digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi. Berikut adalah beberapa algoritma yang populer:
Algoritma ini memiliki kelebihan dan keterbatasannya masing-masing, dan kinerjanya dapat bervariasi tergantung pada aplikasi dan sifat urutan video atau gambar. Para peneliti dan pengembang dapat memilih algoritme yang paling tepat berdasarkan persyaratan dan batasan khusus mereka.
Algoritma pengurangan latar belakang adalah teknik komputasi yang digunakan dalam visi komputer untuk mengidentifikasi dan mengekstrak objek latar depan dalam urutan video dengan mengurangi latar belakang dari input. Algoritma ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti pelacakan objek, pengawasan, dan deteksi gerakan.
Tujuan algoritma pengurangan latar belakang adalah untuk mengekstrak objek latar depan dari urutan video dengan memisahkannya dari latar belakang. Hal ini berguna dalam berbagai aplikasi seperti deteksi objek, pelacakan, dan pengawasan video.
Ada beberapa algoritma pengurangan latar belakang teratas yang digunakan dalam visi komputer. Beberapa yang populer termasuk Gaussian Mixture Models (GMM), metode berbasis codebook, sparse subspace clustering (SSC), dan pendekatan berbasis pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN).
Tidak ada satu algoritma pengurangan latar belakang yang terbaik untuk semua karena kinerja algoritma ini tergantung pada aplikasi spesifik dan karakteristik urutan video. Beberapa algoritme mungkin berkinerja lebih baik daripada yang lain dalam skenario tertentu, jadi penting untuk memilih algoritme yang sesuai dengan persyaratan spesifik tugas.
Pendekatan berbasis deep learning, seperti CNN dan RNN, telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam tugas pengurangan latar belakang, mengungguli metode tradisional dalam beberapa kasus. Namun, kinerja pendekatan-pendekatan ini juga bergantung pada ketersediaan data pelatihan berlabel dan sumber daya komputasi. Metode tradisional seperti GMM dan metode berbasis codebook masih bisa efektif dalam skenario tertentu dan mungkin membutuhkan lebih sedikit sumber daya komputasi.
Algoritma pengurangan latar belakang adalah teknik visi komputer yang digunakan untuk memisahkan objek latar depan dari latar belakang dalam urutan video atau gambar.
Contoh dari Smoothed Moving Average Dalam hal analisis dan prakiraan keuangan, smoothed moving average adalah alat populer yang digunakan oleh para …
Baca Artikel
Apa yang Terjadi Ketika ADX di Bawah 20? Average Directional Index (ADX) adalah indikator analisis teknikal yang digunakan untuk menentukan kekuatan …
Baca Artikel
Cara membuat sistem perdagangan yang menguntungkan Di dunia pasar keuangan, memiliki sistem trading yang menguntungkan sangat penting untuk meraih …
Baca Artikel
Temukan Tempat Terbaik untuk Mendapatkan Nilai Tukar Valas Dalam hal penukaran mata uang, menemukan nilai tukar valuta asing terbaik dapat membuat …
Baca Artikel
Apakah strategi kupu-kupu bagus? Dalam hal strategi investasi, pendekatan butterfly telah mendapatkan perhatian yang signifikan dalam beberapa tahun …
Baca Artikel
Memahami Perbedaan Antara Pola Kandil Doji dan Evening Star Dalam dunia analisis teknikal, para trader mengandalkan berbagai pola grafik untuk …
Baca Artikel
