Apa itu Face Recognition ?
Face Recognition adalah teknologi untuk mengenali atau mendeteksi wajah seseorang, Face recognition itu memiliki komponen-komponen yang dibutuhkan, yaitu kamera, faceprint database dan algoritma yang digunakan untuk membandingkan wajah target dengan wajah yang ada di face database.
Face recognition termasuk dalam sistem biometrik yang banyak digunakan saat ini dan sistem biometrik ini dapat diaplikasikan kedalam banyak bidang seperti untuk pencatatan kehadiran pada sebuah instansi untuk mengontrol kedisiplinan. Pemanfaatan face recognition ini sudah mulai dipakai dimana-mana, misalnya dalam bidang keamanan, pendidikan, kesehatan dan sosial.
Bagaimana tahapan dari face recognition ?
Sistem ini mengidentifikasi seseorang dengan fitur-fitur khusus pada tubuh maupun DNA yang membedakan satu orang dengan orang lainnya. Contoh identifikasi biometrik lainnya adalah fingerprint atau sidik jari, retina scanning, iris scanning, serta voice recognition.
-
Detection
Pada bagian detection dilakukan ekstraksi di sistem akan pola dalam sebuah gambar lalu membandingkannya. -
Faceprint Creation
Pada bagian Faceprint creation itu dilakukan pendekatan geometris untuk mengukur jarak dan relasi spasial antara fitur wajah untuk mengenali wajah dan pendekatan fotometrik untuk menganalisis foto dan membandingkannya dengan database untuk mengenali identitas seseorang juga ada analisis tekstur wajah untuk memetakan lokasi unik pori-pori, garis, atau bercak pada kulit untuk membedakan dari yang lainnya -
Verifikasi atau identifikasi
Verifikasi. Dilakukan untuk membandingkan input foto wajah dengan foto pengguna yang membutuhkan autentikasi
Identifikasi. Dilakukan input foto wajah dibandingkan dengan seluruh foto yang ada di database untuk menemukan wajah yang cocok dengan input foto tersebut
Cara kerja face recognition
Jika ingin mendeteksi wajah seseorang dari suatu citra maka ada beberapa hal yang bisa dilihat sebagai acuan pola, yaitu :
- Rasio tinggi dan lebar wajah
Dalam mengukur tinggi dan lebar wajah mungkin yang didapatkan kurang akurat, karena foto bisa diperkecil atau diberbesar. Jika rasio yang mengalami perubahan ukuran rasio tinggi wajah terhadap lebar wajah tidak akan berubah. - Warna kulit wajah
- Lebar bagian wajah seperti (bibir,hidung,dll)
Perbedaan face recognition dan face detection
Face detection adalah teknologi komputer yang menentukan lokasi dan ukuran wajah manusia yang terkandung di dalam citra digital. Teknologi ini hanya mendeteksi keberadaan wajah dan menghiraukan objek lainnya seperti background bahkan tubuh manusia itu sendiri. Sedangkan Face recognition adalah bidang penelitian yang banyak diminati sejak tahun 1960 an. Pada dasarnya teknologi ini digunakan untuk mengenali/mengidentifikasi wajah seseorang yang diambil dari citra digital atau frame video berdasarkan pelatihan (training) citra wajah yang ada pada face database. face database yang telah dibangun sebelumnya digunakan untuk mencocokkan satu persatu ciri khas wajah yang telah tersimpan dengan ciri wajah seseorang yang akan diidentifikasi.
Baik face detection maupun face recognition, keduanya dibutuhkan untuk membangun suatu sistem pengenalan wajah. Teknologi deteksi wajah digunakan untuk mengambil area wajah seseorang yang tertangkap pada webcam (biasanya ditandai dengan kotak merah yang mengelilingi wajah). Kemudian berdasarkan citra wajah yang terdeteksi, langkah selanjutnya adalah identifikasi wajah tersebut apakah sang pemilik wajah sudah terdaftar dalam database wajah yang telah tersimpan sebelumnya.
Kelebihan face recognition
- Mempermudah menemukan orang hilang
- Memperketat keamanan
- Meningkatkan efisiensi pekerjaaan
- Membuka kunci smartphone
Kekurangan face recognition
- Tidak dapat mendeteksi foto yang beresolusi rendah dan minim pencahayaan
- Sudut dari foto yang berbeda
- Ekspresi Wajah
- Benda yang menutupi wajah
Baca Juga : Eksplorasi Mendalam: Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Proses Pembelajarannya
Referensi
https://algorit.ma/blog/behind-data-science-cara-kerja-facial-recognition/
https://dqlab.id/penerapan-algoritma-machine-learning-pada-face-recognition