Salah satu hal penting pada computer vision adalah ciri (feature) citra. Ciri digunakan sebagai dasar
untuk mendeteksi objek, baik itu benda, manusia maupun hewan. Ciri citra yang biasa digunakan dalam penelitian
antara lain tepian, sudut, bentuk maupun gradient histogram. Penelitian ini menjelaskan kinerja algoritma
background subtraction pada unit pemroses berdaya rendah sebagai salah satu algoritma pada computer vision.
Algoritma ini memiliki kompleksitas yang rendah dan dapat digunakan untuk mendeteksi objek sehingga berpotensi
diterapkan pada kamera keamanan. Algoritma ini bekerja dengan melakukan pengurangan nilai piksel current frame
dengan background model. Penelitian ini telah berhasil menerapkan algoritma dasar pengolahan citra, yaitu algoritma
background subtraction pada modul ESP32. Pengujian menggunakan input citra yang memiliki dimensi 80x60 piksel
dengan format warna 8bit grayscale. Ukuran frame citra 80 x 60 piksel dipilih sebagai citra uji karena keterbatasan
memory DRAM EPS32 sebesar 328 KB (kilobyte). Implementasi pada modul ESP32 yang dilengkapi dengan
mikroprosesor Xtensa 32-bit LX6 yang bekerja pada frekuensi 240MHz dapat memproses algoritma background
subtraction 10000 kali dalam waktu ±2000ms menggunakan input citra uji tersebut.