• Introduction

    GREETING

    Assalammualaikum wr, wb, Hallo teman-teman Cvisioner!!

    Selamat datang dan selamat bergabung pada matakuliah Computer Vision.
    Matakuliah IFB-301 Computer Vision ini merupakan matakuliah wajib di Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Bandung yang diselenggarakan di semester ganjil atau tepatnya di semester 5. Bobot matakuliah Computer Vision adalah 3 SKS.

    Perkenalkan saya Irma Amelia Dewi, selama satu semester ini akan menemai teman-teman Cvisioner untuk lebih memahami tidak hanya konsep dari metode-metode computer vision tetapi juga implementasinya di bidang industri.

    Pembelajaran yang diterapkan merupakan collaborative learning dan active learning, mengajak CVisioner terlibat secara partisipasi aktif dalam diskusi/small group discussion, group activity dalam menyelesaikan case study, problem-based yang berasal dari dunia usaha dan dunia industri (DUDI). Jika teman-teman Cvisioner memiliki pertanyaan atau kebutuhan, jangan ragu untuk menghubungi saya melalui platform ini. Saya selalu siap membantu teman-teman dalam proses pembelajaran ini.

    Jadi, mari kita mulai! Siapkan diri Anda untuk menggali ilmu baru, berdiskusi, dan menjalani pengalaman pembelajaran yang luar biasa.

    Terima kasih telah bergabung, dan saya berharap kita akan memiliki waktu yang sangat bermanfaat bersama. Selamat belajar!"

  • Pertemuan 11- Optical Flow | Video Analysis & Motion Tracking

    Greeting

    Selamat datang teman-teman CVisioner pada pertemuan ke-sebelas Computer Vision. Pada pertemuan ini teman-teman CVisioner diharapkan dapat menganalisis video atau motion tracking dari video. Pada pertemuan ini akan dibahas motion tracking menggunakan Optical Flow. Semoga teman-teman CVisioner dalam keadaan sehat dan semangat mempelajari materi di pertemuan ke-sebelas ini. 

    Deskripsi Materi

    Optical flow adalah metode untuk memodelkan pergerakan objek pada video digital berdasarkan estimasi arah dan kecepatan perpindahan piksel antar frame.Optical flow sangat berguna dalam computer vision untuk memahami dinamika pada video, terutama untuk tracking dan analisis gerakan objek.

    Sub-Capaian Pembelajaran MataKuliah (Sub-CPMK)

    SubCPMK 4:  Mahasiswa mampu mengimplementasikan teknik pengolahan citra pada video atau motion image serta tracking gerakan pada satu atau lebih gambar atau dari frame video pada aplikasi berbasis video di bidang jaringan komputer, data science dan AI dalam dunia industri

    Indikator Capaian Pembelajaran

    1. Mahasiswa menjelaskan  konsep dasar optical flow untuk memodelkan pergerakan piksel pada video
    2. Mahasiswa menjelaskan perhitungan optical flow seperti Lucas-Kanade dan Horn-Schunck
    3. Mahasiswa menerapkan optical flow untuk tracking gerak objek dan foreground segmentation
    4. Mahasiswa menerapkan algoritma optical flow untuk tracking objek pada video menggunakan library computer vision
    5. Mahasiswa dapat menganalisis kelebihan dan kekurangan penggunaan optical flow

    Skenario Pembelajaran 

    Matakuliah Computer Vision diselenggarakan dengan menggunakan model pembelajaran flipped classroom. Mahasiswa mempelajari materi pembelajaran baik handout, video pembelajaran, modul praktek pemrograman diluar jam perkuliahan sebelum kelas dimulai. Teman-teman CVisioner setelah mempelajari terlebih dahulu materi mengenai optical flow untuk video tracking dan modul pemrograman optical flow yang dapat teman-teman praktekkan menggunakan Google Colaboratory. 

    Sebelum Pertemuan (90 menit):

    1. Mahasiswa menonton video materi Optical Flow dan Object Tracking selama 30 menit. Video berisi konsep dasar dan contoh penerapan.
    2. Mahasiswa membaca handout ringkasan materi dan modul coding selama 30 menit.
    3. Mahasiswa mengerjakan kuis pemahaman materi di LMS selama 30 menit.

    Saat Pertemuan (120 menit):

    1. Warming up dan Dosen membahas poin-poin penting materi dan menjawab pertanyaan mahasiswa (15 menit).
    2. Mahasiswa dibagi dalam 5 kelompok, tiap kelompok 4-5 orang. Tiap kelompok diberikan project studi kasus tracking objek menggunakan optical flow (60 menit).
    3. Satu per satu kelompok mempresentasikan hasil project mereka. Kelompok lain memberi pertanyaan dan saran perbaikan (30 menit).
    4. Dosen memberikan ulasan dan penjelasan bagian yang masih membingungkan, lalu merangkum materi (15 menit).

    =====================================================================================================

Previous section
Pertemuan 10-Image Stitching
Next section
Pertemuan (12-13)-Convolutional Neural Network (CNN) | Deep Learning Image Classification & Detection