Deteksi Pemain Basket Terklasifikasi Berbasis Histogram of Oriented Gradients

Nisa ul Hafidhoh, Septian Enggar Sukmana

Abstract


Pada olahraga basket jaman modern ini, kebutuhan analisis pergerakan pemain pada calon tim lawan olahraga basket perlu didukung oleh teknologi informasi yang mampu mengupayakan sistem yang otomatis. Analisis pergerakan pemain yang otomatis perlu didukung oleh sistem deteksi pemain yang handal dan akurat sehingga pemetaan pergerakan dapat dilakukan secara optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) menjadi sebuah metode deteksi yang handal untuk kasus deteksi pemain basket pada media. Tantangan pada penelitian ini adalah deteksi pemain tidak hanya pada saat berjalan dan berlari namun juga pada saat melompat. Untuk memperkuat fokus dan konsistensi terhadap objek yang terdeteksi, pemanfaatan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) digunakan melalui kolaborasi terhadap HOG descriptor serta warna kostum pemain sehingga pembeda tim dari masing-masing pemain juga dapat dikenali. Tingkat akurasi dari evaluasi yang dihasilkan adalah 92% untuk true positive rate dan 40% untuk false positive rate.

Keywords


olahraga basket, deteksi pemain, histogram of oriented gradients, support vector machine, visi komputer



DOI: http://dx.doi.org/10.25139/ojsinf.v3i1.635

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Nisa ul Hafidhoh, Septian Enggar Sukmana

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

____________________________________________________________
INFORM: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi
ISSN 2502-3470 (Print) | 2581-0367 (Online)
Published by Pusat Pengelola Jurnal, Universitas Dr. Soetomo
Managed by Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dr. Soetomo
Address Jl. Semolowaru no 84, Surabaya, 60118, (031) 5944744
Website https://ejournal.unitomo.ac.id/index.php/inform
email [email protected]

Inform is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

View Inform Stats

Inform is supervised by Relawan Jurnal Indonesia.