Dewasa ini perkembangan teknologi security sangat pesat. Termasuk semakin banyaknya pengembangan perangkat teknologi keamanan yang dalam kaitannya untuk semakin meningkatkan tingkat keamanan dalam suatu instansi yang biasa disebut dengan standard operating procedure (SOP) keamanan. Salah satunya yang kini semakin dikembangkan adalah teknologi keamanan menggunakan bantuan otomasi security berbasis computer. Pengenalan objek tersebut berdasarkan pada citra yang ditangkap oleh perangkat pembantu, seperti contohnya kamera CCTV, kamera Kinect, dll. Objek yang diamati nantinya dapat berupa benda yang bergerak/gerakan. Gambar biasa disebut juga sebagai citra yang diam (statis). Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya gerakan adalah dengan cara membandingkan antar frame dengan menggunakan metode Normalized Sum-Square Different (NSSD).
Penggunakan teknik image acquisition ini menjadi hal penting ketika sudah menerapkan sistem otomasi keamanan berbasis kamera dan komputer, contohnya pada penerapan pengamanan di lembaga atau instansi pemerintah yang didalamnya terdapat benda berharga dengan memiliki nilai sejarah tinggi. Pengamanan terhadap benda berharga tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi kamera secara otomatis dengan cara melakukan deteksi gangguan penyusup yang mendekati daerah-daerah sensitif keamanan yang sudah ditentukan sebelumnya terhadap benda tersebut.
Pada Tugas Akhir ini, telah dilakukan analisis terhadap sistem deteksi penyusup dengan menggunakan metode Normalize Sum-Square Different serta mengimplementasikannya kedalam bentuk perangkat lunak yang dapat mendeteksi adanya kemungkinan obyek penyusup dengan melakukan beberapa skenario pengujian.
Hasil yang didapat dari pengujian terhadap sistem adalah didapatkan pada penggunaan metode ini bersifat akurat dengan rata-rata nilai frame per second adalah 77,81 dan juga sistem ini tidak terpengaruh terhadap jenis resolusi dikarenakan pada setiap proses NSSD dilakukan proses normalisasi angka sesuai dengan resolusi input yang digunakan. Kondisi ideal pengujian sistem adalah berada didalam ruangan dengan obyek pengamatan yang tidak bersifat reflektif atau glossy.
Kata Kunci : NSSD (Normalize Sum-Square Different), Early Warning System, Kinect Camera, Depth Frame
Nowadays, the development of security technology very rapidly. Including the increasing number of software development security technologies in relation to further enhance the level of security in an agency that is commonly known as standard operating procedure (SOP) security. One of them is now increasingly being developed is the use of security technologies help of computer-based security automation. The object recognition based on images captured by auxiliary devices, such as for example CCTV cameras, camera Kinect, etc. Observed object can later be objects moving / movement. Figure commonly referred to as the silent image (static). One technique that can be used to detect movement is by comparing between the frames using the Normalized Sum-Square Different (NSSD) method.
The use of image acquisition techniques have become essential when already implementing automation systems and computer-based security cameras, for example, on the application of safeguards in institutions or government agencies in which there are valuable objects with high historical value. Safeguarding against valuable objects can be done using camera technology automatically by performing interference detection intruder approaching sensitive areas predefined security against these objects.
In this paper, we have analyzed the intruder detection system using the Sum-Square Different Normalize and implement them into the form of software that can detect possible intruders object by doing some test scenarios.
The results of the testing of the system is found in the use of this method is accurate with the average value is 77.81 frames per second and also the system is not affected to any kind of resolution due to the NSSD process of normalization process is carried out in accordance with the number of input resolution used. Ideal conditions are testing the system is in the room with the object of observation that is not reflective or glossy.
Keywords: NSSD (Normalize Sum-Square Different), Early Warning System, Kinect Camera, Depth Frame