PERBAIKAN ORIENTASI CITRA BERDASARKAN KEBERADAAN MANUSIA MENGGUNAKAN FITUR GRADIEN DAN HAAR-LIKE

Abstract

Perkembangan dan penggunaan teknologi kamera digital saat ini sudah sangat meningkat, ditandai dengan banyaknya jenis kamera serta disematkannya kamera pada berbagai perangkat seperti laptop, ponsel, tab, jam tangan, dan gadget lainnya, sehingga kegiatan fotografi menjadi semakin mudah. Namun sebagian besar perangkat-perangkat tersebut tidak memiliki sensor untuk menyimpan informasi mengenai orientasi foto yang diambil apakah itu portrait atau landscape. Karena itu, kebanyakan foto-foto yang mengalami rotasi tidak sebagaimana mestinya baru disadari ketika disajikan di depan layar komputer atau televisi atau yang lainnya. Pada penelitian ini diajukan sebuah metode perbaikan orientasi citra dengan fitur haar-like dan gradien magnitude citra untuk mendeteksi objek manusia yang ada didalamnya. Objek manusia yang ditemukan dijadikan acuan untuk perbaikan orientasi. Sedangkan klasifikasi yang digunakan adalah klas-ifikasi cascade adaboost. Dengan sedikit modifikasi penerapan klasifikasi cascade adaboost diperoleh akurasi hingga 79% dimana akurasi tersebut lebih baik dari pada tanpa menggunakan modifikasi. Penerapan modifikasi juga mening-katkan kecepatan pemrosesan hingga dua kali lipat.