Pengenalan Pose Tangan Menggunakan HuMoment

Abstract

Computer vision yang didasarkan pada pengenalan bentuk memiliki banyak potensi dalam interaksi manusia dan komputer. Pose tangan dapat dijadikan simbol interaksi manusia dengan komputer seperti halnya pada penggunaan berbagai pose tangan pada bahasa isyarat. Berbagai pose tangan dapat digunakan untuk menggantikan fungsi mouse, untuk mengendalikan robot, dan sebagainya. Penelitian ini difokuskan pada pembangunan sistem pengenalan pose tangan menggunakan HuMoment. Proses pengenalan pose tangan dimulai dengan melakukan segmentasi citra masukan untuk menghasilkan citra ROI (Region of Interest) yaitu area telapak tangan. Selanjutnya dilakukan proses deteksi tepi. Kemudian dilakukan ekstraksi nilai HuMoment. Nilai HuMoment dikuantisasikan ke dalam bukukode yang dihasilkan dari proses pelatihan menggunakan K-Means. Proses kuantisasi dilakukan dengan menghitung nilai Euclidean Distance terkecil antara nilai HuMomment citra masukan dan bukukode. Berdasarkan hasil penelitian, nilai akurasi sistem dalam mengenali pose tangan adalah 88.57%.