Pada proses analisa video, permasalahan deteksi dan identifikasi objek adalah masalah yang sering dijumpai dan menjadi akar masalah yang menyebabkan analisa video masih belum bisa dilakukan secara real time dan diaplikasikan untuk hal yang kompleks. Oleh sebab itu, telah banyak metode yang dikembangkan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk identifikasi objek adalah Gaussian Bayes Classifier. Pada skripsi ini dirancang dan disimulasikan identifikasi objek yang berada di tangan dengan menggunakan Gaussian Bayes Classifier. Parameter correctness percentage digunakan untuk menguji performansi dari identifikasi objek (kaleng Green Sands, kaleng Pocari Sweat, dan Biore) yang berada di tangan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa hasil pengidentifikasian objek yang memiliki ketepatan pengidentifikasian yang paling paling baik adalah ketika mengidentifikasi antara tidak ada objek dengan objek kaleng Green Sands yang memiliki nilai rata ? rata correct percentage yang mencapai 89% untuk setiap percobaannya dan 94,6% untuk setiap percobaannya saat pengidentifikasian tidak ada objek.
In video analysis process, problem in object detection and object identification is a common problem and the root problem that causes the video analysis still can?t be used in real time and applied to complex condition. Therefore, many methods have been developed to overcome these problems. One of the methods which is used for object identification is Gaussian Bayes Classifier method. In this thesis is designed and simulated object identification in hand using Gaussian Bayes Classifier. Correctness percentage parameter is used to test the performance of in hand object identification (for object Greend Sands?s can, Pocari Sweat?s can, and Biore) . The simulation result show that identification result which has best accuracy is when identifying between no object and object Green Sands?s can which has average value of correct percentage that reach 89% for each experiment and 94,6% for each experiment when identifying no object.
