Analisa Perbandingan Klasifikasi Objek Manusia Menggunakan Algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM) - Munawaroh, Yolinda Fatimah (Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan, 2023)
Pemantauan aktivitas manusia di dalam maupun di luar ruangan menjadi topik menarik selama pandemi SARS-CoV-2 pada tahun 2019. Berbagai metodologi digunakan untuk membantu mengurangi kemungkinan penyebaran virus, dua diantara metodologi yang banyak digunakan dalam pendeteksian objek manusia yakni klasifikasi menggunakan algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Gaussian Mixture Model (GMM). Pada penulisan ini, penulis mencoba melakukan analisa perbandingan klasifikasi objek menggunakan kedua algoritma dan menemukan bahwa algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dalam pendeteksian objek sebanyak 94.8%, sedangkan Gaussian Mixture Model (GMM) dengan akurasi deteksi rata-rata 88.4%.