Berkala MIPA, 24(2), Mei 2014 167 Pelacakan Benda Bergerak Menggunakan Metode Mean-Shift dengan Perubahan Skala dan Orientasi (Moving objects tracking using mean-shift method with scale and orientation changes) Muhammad Izzuddin Mahali* 1 , Agus Harjoko 2 1,2 Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM, Yogyakarta e-mail: * 1 izzuddin@mail.ugm.ac.id, 2 aharjoko@ugm.ac.id Abstrak Pelacakan benda bergerak atau object tracking merupakan suatu proses mengikuti posisi obyek di dalam suatu citra. Algoritma mean-shift adalah salah satu algoritma pelacakan obyek yang sering digunakan dalam proses pelacakan obyek. Algoritma mean-shift merupakan algoritma non-parametric yang efektif dan cepat akan tetapi belum mampu untuk mengikuti sebuah obyek yang mengalami perubahan ukuran dan perubahan orientasi. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan metode mean-shift klasik yang mampu menangani pelacakan obyek yang mengalami perubahan skala dan orientasi. Dengan bobot gambar yang berasal dari target obyek dan target kandidat obyek dapat merepresentasikan kemungkinan wilayah tersebut merupakan target obyek. Pelacakan obyek menggunakan algoritma mean-shift menggunakan momen orde ke nol dan ke satu dari bobot gambar. Dengan momen orde ke nol dan koefisien Bhattacharyya antara target model dengan target kandidat model dapat digunakan untuk menentukan perubahan ukuran dan orientasi obyek target. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan obyek tracking dari beberapa sample video di dapatkan. Dari hasil pengujian sistem Untuk parameter input dengan increment area 5 hasil yang di dapatkan adalah 61,53% berhasil, 15,38% berhasil sebagian. Dan 23,07% gagal. Sedangkan untu parameter input dengan increment 10 hasil yang di dapatkan adalah 76,92% berhasil, 7,69% berhasil sebagian dan 23,07% gagal. Tingkat keberhasilan dalam mengenali obyek target menjadi meningkat ketika parameter input increment area dinaikkan akan tetapi terjadi penambahan waktu pelacakan. Semakin besar wilayah target obyek yang dilacak maka waktu yang dibutuhkan untuk pelacakan juga semakin bertambah. Kata kunci: mean-shift, orientasi, pelacakan, sekala, video Abstract Object tracking is a process to follow the position of objects in an image. The mean- shift algorithm is one object tracking algorithm that is often used in the process of tracking an object. The mean-shift algorithm is a non-parametric algorithm is effective and fast but have not been able to follow an object that scale and orientation changes. In this research, the development of methods of classical mean-shift object tracking that is capable of handling the scale and orientation changes. With weights derived an image of the target object and the target object candidate to represent the possibility of the region is the target object. Object tracking using mean-shift algorithm uses zero order moments and the first order moment of the weight image. With the zero order moments and the Bhattacharyya coefficient between the target models and candidate, models can be used to determine changes in the scale and orientation of the target object.