Object tracking merupakan sebuah metode dalam melakukan ekstraksi informasi dari gambar yang bergerak secara sekuensial (video). Kebutuhan object tracking sudah menjadi hal yang umum terutama dalam pengolahan real-time video. Algoritma yang akurat, low cost, dan natural menjadi persyaratan penting dengan tujuan untuk melakukan object tracking yang cepat dan efisien dalam pemrosesan video secara real-time.
Dalam penelitian Tugas Akhir ini digunakan sebuah algoritma Kalman Filter dalam menangani permasalahan object tracking dengan studi kasus mendeteksi obyek manusia yang berjalan (Single Object) yang dilakukan dengan multiple camera. Dalam mengimplementasikan Tugas Akhir ini, pengambilan video input akan dilakukan dengan mekanisme joint view.Tanggung jawab tracking dan labeling pada setiap kamera akan di atur dengan metode switching object label yaitu dengan menggunakan metode FOV Lines.
Dari hasil pengujian melalui distribusi error diperoleh informasi bahwa Kalman Filter akurat dalam menangani masalah tracking pada obyek. Kalman Filter mampu menangani masalah occlusion pada obyek dengan melakukan setting parameter yang tepat disesuaikan dengan studi kasus. Metode FOV Lines yang digunakan cukup untuk membedakan obyek yang di-tracking pada area kamera yang beririsan. Dari hasil pengujian dibuktikan bahwa sistem mampu bekerja dengan waktu 10,799 fps, sehingga dapat dikategorikan real-time untuk pemrosesan pada kategori video surveillance dengan spesifikasi perangkat yang telah ditentukan. Faktor eksternal seperti intensitas cahaya, jarak obyek terhadap kamera, ataupun gerakan background yang jarang terjadi dapat mempengaruhi sistem.
Object tracking, real-time, Kalman Filter,joint view, multiple camera