Sistem Pengontrol Presentasi Menggunakan Pengenalan Gestur Tangan Berbasis Fitur pada Contour dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine

Abstrak

Presentasi telah menjadi bagian yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan saat ini. Saat ini presenter masih terbatasi oleh mouse, keyboard, dan perangkat lainnya untuk mengontrol presentasi, dengan cara tersebut masih kurang efektif, efisien, dan alami. Cara lain yang dapat digunakan untuk mengontrol presentasi yaitu dengan menggunakan gerakan tangan. Dengan menggunakan gerakan tangan akan membantu proses berpikir karena gerakan tubuh dapat membantu memberikan petunjuk visual dan membuat penyampaian presentasi lebih efektif, efisien, dan alami. Sistem yang dikembangkan yaitu sistem yang dapat mengenali gestur tangan dan memberikan output berupa perintah untuk mengontrol presentasi sesuai dengan gestur tangan yang terkenali. Fitur contour seperti Hu moments, circularity, convexity, aspect ratio, rasio luas contour, rasio white pixel, dan rasio tinggi dan lebar centroid digunakan sebagai fitur untuk membedakan setiap gestur tangan. Menggunakan HSV dan YCbCr color space dalam melakukan segmentasi warna kulit. Metode klasifikasi Support Vector Machine digunakan untuk memprediksi gestur tangan apa yang terkenali. Dengan menggunakan fitur contour dan SVM untuk mengenali gestur tangan, sistem mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 88.15% dan rata-rata waktu komputasi sebesar 0.156 detik.