Dalam beberapa tahun terakhir, alat biometrik seperti teknologi face recognition telah menjadi lebih sering dipakai. Dari membuka kunci ponsel anda hingga menandai foto secara otomatis hingga mendiagnosis pasien dengan kondisi genetik, dan masih banyak lagi penggunaannya.

Face recognition adalah cara mengidentifikasi wajah manusia melalui teknologi yang dikenal sebagai biometrik, seringkali memetakan fitur wajah dari foto atau video dan kemudian membandingkan informasi dengan database wajah yang dikenal untuk menemukan kecocokan. Mari lihat lebih dalam apa itu face recognition dengan terus membaca artikel ini!

Pengertian Face Recognition

Face recognition atau pengenalan wajah adalah cara mengidentifikasi atau mengkonfirmasi identitas individu menggunakan wajah mereka. Sistem face recognition dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang dalam foto, video, atau secara real time.

Face recognition pertama kali dipelopori pada tahun 1964 oleh Woody Bledsoe, bersama dengan Charles Bisson dan Helen Chan Wolf. Karena proyek mereka didanai oleh badan intelijen anonim, sebagian besar penelitian dan pekerjaan ketiganya tidak pernah dipublikasikan. Namun, kemudian diungkapkan bahwa pekerjaan awal mereka termasuk pemetaan manual fitur wajah, dan kemudian secara matematis memutarnya dengan komputer.

Face recognition adalah kategori keamanan biometrik. Bentuk lain dari perangkat lunak biometrik termasuk pengenalan suara, pengenalan sidik jari, dan retina mata. Teknologi ini sebagian besar digunakan untuk keamanan dan penegakan hukum, meskipun ada peningkatan minat pada bidang lainnya.

Baca Juga:   Cara Menonaktifkan Login Root di SSH: Panduan Komprehensif

Sistem face recognition menggunakan pola matematika yang unik untuk menyimpan data biometrik. Oleh karena itu, mereka adalah salah satu metode identifikasi teraman dan paling efektif dalam teknologi biometrik. Data wajah dapat dianonimkan dan dijaga kerahasiaannya untuk mengurangi resiko akses yang tidak sah. Teknologi deteksi liveness membedakan pengguna langsung dari gambar wajah mereka. Ini mencegah sistem tertipu oleh foto pengguna langsung.

Misalnya, jika Anda ingin mengupgrade aplikasi untuk menggunakan fitur pembayaran kemudian, aplikasi tersebut akan meminta swafoto pasport atau KTP Anda. Biasanya, langkah ini diikuti dengan pengambilan foto pribadi dengan menggerakkan area tertentu di wajah. Serangkaian prosedur ini dikenal sebagai proses pengenalan wajah. 

Namun, ada kontroversi tentang penggunaan teknologi ini. Masyarakat sangat khawatir tentang kebocoran data pribadi dan pengembangan teknologi deepfake hingga digunakan untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan rasnya karena teknologi scan wajah ini. 

Fungsi Face Recognition

Verifikasi Identitas

identifikasi individu dan terapkan aturan tertentu berdasarkan kategori yang mereka masuki, misalnya, VIP, pengunjung terdaftar, daftar blokir, karyawan, atau siswa. Gunakan informasi untuk meningkatkan dan mengotomatiskan proses seperti kontrol akses, perlindungan keamanan, salam pelanggan atau pengunjung, dan waktu dan kehadiran.

eKYC dan Pencegahan Spoofing

Validasi identitas seseorang menggunakan pengambilan foto atau video langsung dengan ID yang dipindai (dan diverifikasi). Ini disebut eKYC (elektronik Know Your Customer) dan banyak digunakan dalam perbankan, jasa keuangan dan asuransi atau kasus serupa.

Otorisasi

Identifikasi apakah seseorang berada dalam database pra-otorisasi. Misalnya, untuk menarik uang tunai dari ATM, mengakses lemari medis yang berisi obat-obatan yang diamankan, atau  membuka kunci mesin mahal yang membutuhkan operator terlatih.

Peningkatan Keamanan

Untuk militer, sistem pengenalan wajah melindungi perbatasan dan melacak aktivitas teroris yang mencurigakan. Pada tingkat pribadi, sistem ini dapat digunakan dalam ruang perumahan untuk melindungi properti.

Baca Juga:   Cara Install Drupal di VPS Nevacloud

Sistem Absensi Karyawan

Saat ini, banyak bisnis dan lembaga menggunakan data biometrik untuk mengetahui absensi karyawan. Face recognition, selain fingerprint, adalah salah satu jenis data biometrik yang paling banyak digunakan untuk keperluan ini, terutama dalam kasus di mana data khusus seperti akses ke brankas, gudang, dan lainnya diakses. 

Cara Kerja Face Recognition

Banyak orang yang akrab dengan teknologi face recognition melalui FaceID yang digunakan untuk membuka kunci iPhone. Biasanya, face recognition tidak bergantung pada database besar foto untuk menentukan identitas individu. Ini hanya mengidentifikasi dan mengenali satu orang sebagai pemilik tunggal perangkat, sambil membatasi akses orang lain.

Selain membuka kunci ponsel, face recognition bekerja dengan mencocokkan wajah orang yang berjalan melewati kamera khusus, dengan gambar orang-orang dalam daftar pantauan. Sistem teknologi face recognition dapat bervariasi, tetapi secara umum, mereka bekerja sebagai berikut:

Langkah 1: Deteksi Wajah

Kamera mendeteksi dan menempatkan gambar wajah, baik sendiri atau di keramaian. Gambar dapat menunjukkan orang yang melihat lurus ke depan atau di profil.

Langkah 2: Analisis Wajah

Selanjutnya, gambar wajah ditangkap dan dianalisis. Sebagian besar teknologi face recognition mengandalkan gambar 2D daripada 3D karena dapat lebih mudah mencocokkan gambar 2D dengan foto publik atau yang ada dalam database.

Perangkat lunak ini membaca geometri wajah anda. Faktor kunci termasuk jarak antara mata anda, kedalaman rongga mata anda, jarak dahi ke dagu, bentuk tulang pipi, kontur bibir, telinga, hingga dagu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi landmark wajah yang merupakan kunci untuk membedakan wajah anda.

Langkah 3: Mengkonversi Gambar Menjadi Data

Proses face capture mengubah informasi analog (wajah) menjadi satu set informasi digital (data) berdasarkan fitur wajah seseorang. Analisis wajah Anda pada dasarnya berubah menjadi rumus matematika. Kode numerik disebut faceprint. Dengan cara yang sama bahwa sidik jari itu unik, setiap orang memiliki sidik jari mereka sendiri.

Baca Juga:   Penyusunan Modul Ajar yang Selaras dengan Kurikulum Merdeka

Langkah 4: Menemukan Kecocokan

Faceprint Anda kemudian dibandingkan dengan database wajah lain yang dikenal. ika faceprint Anda cocok dengan gambar dalam database pengenalan wajah, maka penentuan dibuat.

Teknologi Yang Digunakan Pada Face Recognition

Tradisional

Teknologi ini menggunakan algoritma kamera untuk mengidentifikasi fitur wajah umum, seperti hidung dan mata, dan menjelaskan bentuknya. Kemudian, algoritma akan mencari gambar lain di galeri untuk mencocokkan data wajah tersebut. 

HID (Human Identification at a Distance)

Teknologi pengenalan wajah berbasis algoritma di atas berkembang bersamaan dengan pengembangan teknologi dengan resolusi gambar yang lebih tinggi. Ini karena fakta bahwa kamera CCTV hanya merekam wajah penjahat dari jarak jauh, yang menyebabkan gambar menjadi pudar atau blur. Salah satu masalah dengan teknologi pengenalan wajah ini adalah mengidentifikasi wajah penjahat dengan benar. 

Sensor 3D

Teknologi ini menggunakan sensor 3D untuk mengidentifikasi bentuk dan kontur wajah, termasuk bentuk dan ukuran mata, hidung, dan lain-lain. Salah satu keuntungan menggunakan teknologi ini adalah bahwa gambar yang dihasilkan oleh sensor 3D akan tetap berkualitas tinggi meskipun diambil di lingkungan yang kekurangan pencahayaan. 

Kamera Thermal

Untuk memasukkan data ini, teknologi kamera termal adalah yang paling baru. Jenis kamera ini memiliki kemampuan untuk menyensor wajah tanpa memasukkan make up atau aksesori lainnya ke dalam fitur wajah. Jenis kamera ini juga dapat menangkap gambar dengan baik dalam kondisi ruangan yang gelap. Namun, sayangnya, database yang dapat diakses untuk menyimpan data wajah yang dimasukkan oleh kamera ini sangat terbatas. 

Tertarik Untuk Menggunakan VPS dengan teknologi terbaik dari Nevacloud?

Jika anda sedang mencari VPS dengan teknologi terbaik, anda dapat menggunakan VPS dari Nevacloud. Tunggu apalagi? kunjungi website Nevacloud dan temukan beragam penawaran menariknya!

Avatar for Hiqbal Fauzi

About Author

Hiqbal Fauzi

As SEO Specialist at Deneva with a bachelor's in animal husbandry, passionate about digital marketing, especially in SEO.