ABSTRAKSI: Terdapat berbagai cara untuk melakukan interaksi diantaranya dengan pembicaraan atau dengan bahasa isyarat yang telah disepakati sebelumnya. Salah satu cara interkasi yang coba diterapakan untuk melakukan interaksi dengan komputer adalah menggunakan bahasa isyarat khususnya telapak tangan. Tentunya komputer harus mengenali terlebih dahulu bahwa objek yang ditangkap merupakan benar telapak tangan dan memiliki bentuk tertentu melalui jari penyusunnya. Kemudian komputer harus dapat melacak (tracking) keberadaan dan bentuk telapak tangan melalui jari yang sedang aktifaktif. Salah satu metode untuk mengenali telapak tangan dengan geometri telapak tangan yang dibantu dengan ciri chrominance (informasi warna kulit telapak tangan).
Dalam Tugas Akhir ini diteliti mengenai hand-tracking berdasarkan ciri geometri, dengan menggunakan modifikasi algoritma Competitive Hand Valley Detection (CHVD) dan moment untuk mendapatkan titik referensi. Untuk melakukan pengenalan bentuk telapak tangan berdasarkan jari aktif yang dibantu dengan descriptor yang berisi ciri geometri yang terbentuk antara jari dan telapak tangan utama meliputi jarak dan sudut.
Hasil pengujian menunjukkan kemampuan aplikasi dalam melakukan pengenalan terhadap bentuk telapak tangan dengan penggabungan kedua parameter, didapatkan rata – rata akurasi 88% pada kondisi normal dan rata – rata akurasi 38% sedangkan pada konidisi ekstrem. Dengan kecepatan video selama proses tracking 0.5966 fps atau setara 1.6762 seconds waktu yang diperlukan untuk mengolah 1 frame.Kata Kunci : hand-tracking, hand geometry, CHVDABSTRACT: There are various ways to make the interaction, interaction by using conversation or sign language that has been agreed before. One of the ways to interact were trying to apply the interaction with computer is using sign language especially hand. Formerly, Computer must recognize that the object captured is really a hand with spesific pose. Then computer must have ability to track the hand that intended to express the information the active finger. The feature used to recognize the hand object is hand geometry with chrominance character (skin color information).
This research about hand tracking based on geometry features, by using modified Competitive Hand Valley Detection (CHVD) algorithm and moment to get the reference point. To conduct hand pose recognition based on active finger that assisted with decriptor that contains the characteristics of the geometry that is formed between the fingers and palms include distance and angle.
From the test results shows that by merging these two parameters, in normal condition obtained an average accuracy of 88%, while in extreme conditions obtained an average accuracy of 38%. In terms of speed, the application can run at speeds 0.5966 fps or equivalent 1.6762 seconds to process one frame.Keyword: hand-tracking, hand geometry, CHVD