DeepFace: Sejarah, Pengertian dan Cara Kerja Technology Di Era Modern

Halo Sahabat Technoknow, Kali ini kita akan Bahas Topik mengenai judul DeepFace: Sejarah, Pengertian dan Cara Kerja Technology Di Era Modern.

Teknologi berkembang dengan sangat cepat, menghadirkan berbagai inovasi yang memudahkan kehidupan sehari-hari. Kemajuan ini membuka kemungkinan bagi robot untuk menggantikan peran manusia di masa depan. Banyak teknologi baru yang muncul, seperti pengenalan wajah, sidik jari, dan suara, serta fitur pengubah suara. Di antara semuanya, teknologi pengenalan wajah mendapatkan perhatian paling besar karena kemampuannya yang mengesankan.

DeepFace: Mari Berkenalan Dengan Teknologi  Canggih Ini

Teknologi pengenalan wajah memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mengenali individu dari gambar yang diambil oleh kamera atau yang muncul di halaman web. Teknologi ini telah berkembang dari penelitian yang menjanjikan menjadi alat yang sangat berpengaruh dalam sistem peradilan pidana. Seiring dengan meningkatnya akurasi dan kemampuan teknologi ini, peran pemerintah federal dalam mengembangkan dan mengevaluasi algoritma pengenalan wajah juga semakin signifikan. Teknologi ini digunakan dalam peradilan pidana, pertahanan nasional, keamanan dalam negeri, intelijen, dan berbagai aplikasi komersial.

Terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, teknologi ini memanfaatkan pembelajaran berlapis untuk membantu komputer dalam mengklasifikasikan, menyimpan, dan mengakses data. Ini berarti teknologi Deep Learning dapat mengenali seluruh gambar, bukan hanya bagian-bagian terpisah. Proses ini bersifat kumulatif; semakin banyak elemen yang digunakan, semakin baik hasil klasifikasinya. Dengan demikian, aspek ‘pembelajaran’ terus meningkat seiring berjalannya waktu.

DeepFace: Sejarah Dibalik Teknologi Canggih Ini

Sistem keamanan yang mengandalkan PIN, kartu identitas, dan kata sandi sering kali belum mampu sepenuhnya melindungi data pribadi seseorang. Metode-metode ini bisa saja dengan mudah diketahui atau diretas oleh orang lain, yang dapat menyebabkan kerugian. Saat ini, teknologi keamanan semakin maju dengan penggunaan biometrik, yang menawarkan perlindungan lebih baik. Sistem keamanan biometrik menjadi semakin populer karena dianggap lebih akurat dan sulit dipalsukan.

Teknologi biometrik menganalisis dan mengidentifikasi individu melalui dua jenis karakteristik manusia: fisik (seperti struktur wajah, retina, iris mata, sidik jari, telapak tangan, DNA) dan perilaku (seperti tanda tangan, cara menulis, suara, serta langkah). Sistem keamanan biometrik beroperasi berdasarkan beberapa prinsip, termasuk peningkatan akurasi dalam identifikasi, metode autentikasi, pengiriman informasi yang aman, perlindungan privasi, dan pengaruh faktor eksternal. Salah satu teknologi biometrik yang saat ini sangat populer adalah pengenalan wajah (face recognition).

DeepFace: Pengertian, Cara Kerja dan Penggunaan

Pengertian

Teknologi pengenalan wajah, seperti Deep Face, menggunakan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi individu dalam gambar yang diambil oleh kamera atau ditampilkan di halaman web. Teknologi ini telah berkembang dari sekadar penelitian potensial menjadi alat yang sangat berpengaruh dalam sistem peradilan pidana. Dengan memanfaatkan jaringan saraf sembilan lapis yang mengandalkan lebih dari 120 juta parameter, dan dilatih pada empat juta foto pengguna Facebook, Deep Face menunjukkan kinerja hampir setara dengan manusia. Menurut tim peneliti Facebook, teknologi ini mencapai akurasi 97,35% ± 0,25%, mendekati tingkat akurasi manusia yang sebesar 97,53%.

Cara kerja

Dalam sistem keamanan biometrik yang menggunakan pengenalan wajah, kamera berperan penting dalam proses identifikasi. Perangkat dalam sistem pengenalan wajah ini berfungsi untuk mengenali pola dari struktur wajah seseorang. Data diambil berdasarkan geometri wajah, dengan dua metode utama: pengambilan data 2D dan 3D. Penggunaan metode 3D sering kali lebih diunggulkan karena mampu memberikan kode pengenal yang lebih spesifik. Oleh karena itu, banyak sistem keamanan yang mengandalkan pengenalan wajah berbasis 3D.

Berikut adalah cara kerja sistem pengenalan wajah:

1. Pendeteksian Wajah: Wajah diidentifikasi melalui foto 2D atau video untuk menghasilkan gambar 3D.
2. Penjajaran: Setelah terdeteksi, perangkat lunak menentukan posisi, ukuran, dan orientasi kepala. Pada perangkat lunak 3D, pengenalan bisa dilakukan hingga sudut 90 derajat, sedangkan 2D membutuhkan sudut maksimal 35 derajat terhadap kamera.
3. Pengukuran: Perangkat lunak mengukur lekukan wajah dengan skala sub-milimeter dan membuat template.
4. Representasi: Template yang telah dibuat diterjemahkan menjadi kode unik yang merepresentasikan setiap wajah.
5. Pencocokan: Jika representasi wajah dalam basis data dan hasil scan sama-sama 3D, pencocokan dapat dilakukan langsung. Tantangan muncul dalam mencocokkan gambar 3D dengan basis data 2D. Teknologi terbaru sedang mengatasi hal ini dengan mengidentifikasi titik-titik utama, seperti mata dan ujung hidung, untuk mengonversi gambar 3D ke 2D.
6. Verifikasi atau Identifikasi: Verifikasi adalah pencocokan satu-satu, sementara identifikasi membandingkan wajah yang diambil dengan semua gambar serupa dalam database.
7. Analisis Tekstur Wajah: Perangkat lunak menggunakan biometrik kulit untuk meningkatkan akurasi. Namun, ada beberapa hambatan seperti pantulan cahaya dari kacamata, rambut panjang yang menutupi wajah, pencahayaan yang buruk, dan resolusi rendah.

Penggunaan