PENGENALAN TEMPAT DENGAN FEATURES FROM ACCELERATED SEGMENT TEST (FAST) DAN SPEEDED UP ROBUST FEATURES (SURF)

Struktur dari tempat, bangunan dan jalan berubah seiring dengan berjalannya waktu. Hal tersebut menimbulkan kesulitan untuk mengenali sebuah tempat, bangunan atau jalan. Perkembangan teknologi saat ini dapat melakukan pencocokan antara sebuah citra dengan citra lain. Untuk mengenali citra maka perlu ada proses pencocokan citra namun pencocokan citra saat ini masih membandingkan piksel antar dua citra. Dengan membandingkan piksel citra saja maka warna, resolusi dan bentuk dari konten citra akan berpengaruh pada hasil pengenalan. Untuk menangani masalah tersebut maka metode yang dapat digunakan adalah metode Features from Accelerated Segment Test (FAST) dan Speeded Up Robust Features (SURF). FAST merupakan metode untuk menentukan sudut yang ada pada citra sedangkan metode SURF dapat mendeskripsi fitur yang ada pada sebuah citra sehingga pencocokan citra tidak lagi mencocokkan antar piksel tetapi berdsarkan pada deskriptor yang telah di hasilkan. Dengan metode SURF, maka tidak perlu mengkhawatirkan resolusi, warna, dan bentuk dari citra yang akan dicocokkan. Oleh karena itu kami mengangkat judul penelitian “Pengenalan Tempat dengan Features from Accelerated Segment Test (FAST) dan Speeded Up Robust Features (SURF)”. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat mengenali tempat dari data citra yang tersedia dalam database dengan data citra yang di-input oleh user dan menguji keberhasilan dari pengenalan yang dilakukan. Data awal berupa citra yang di ambil melalui mesin pencari google. Hasil dari penelitian ini adalah berupa program pengenalan tempat dan karya ilmiah.