Tidak sedikit fitur pengenalan wajah yang kini dioptimasikan untuk berbagai keperluan. Mulai dari fitur keamanan, pengenalan, hingga pencocokan wajah untuk melakukan suatu hal yang telah berbasis digital. Face match adalah salah satu fitur yang kemudian dioptimalkan dan bermanfaat untuk banyak keperluan.
Pada dasarnya, teknologi ini memiliki cara kerja yang mirip dengan face recognition yang teredia di berbagai produk keamanan digital. Namun demikian secara praktis, face match tidak serta merta memiliki tujuan yang sama dengan face recognition.
Baca Juga: Kupas Tuntas Cara Kerja Face Recognition untuk Verifikasi Identitas
Lalu Apa Itu Face Match?
Jika face recognition idealnya dipadukan dengan fitur pengamanan guna melakukan verifikasi identitas dari user, face match sendiri memiliki dasar tujuan penggunaan untuk sekedar mencari kecocokan antara data yang masuk dari mesin pemindai dengan data yang dimiliki pada database.
Identifikasi pada user yang telah terdaftar kemudian akan terintegrasi dengan rekomendasi konten, informasi, data, atau hal yang biasanya diakses oleh user sehingga dapat memberikan pengalaman penggunaan layanan yang terbaik.
Pada banyak kasus, face match ini kemudian dioperasikan bersama dengan voice match. Penggunaan keduanya memungkinkan sistem untuk dapat mengidentifikasi user, dan kemudian melakukan ‘perintah’ yang dilakukan user pada sistem yang dimiliki.
Mengenali Cara Kerja dari Face Match
Seperti yang disebutkan sebelumnya, pada dasarnya teknologi ini serupa dengan face recognition, bahkan hingga cara kerja yang dimiliki. Penjelasan terkait cara kerja dari teknologi ini bisa Anda simak dalam poin singkat berikut ini.
1. Pertama, Penyimpanan Data Wajah
Pencocokan wajah memerlukan materi dasar atau data utama yang menjadi acuan untuk pembanding. Maka dari itu, user wajib memasukkan data primer yang akan berperan sebagai data utama yang disimpan dalam database.
Perekaman citra wajah ini akan dilakukan dengan perangkat pemindai, bisa berupa kamera, dan direkam dalam citra yang dibutuhkan sistem. Citra ini dapat berbentuk dua dimensi atau tiga dimensi, tergantung dengan apa yang diperlukan sistem.
Pengambilan citra dilakukan sesuai dengan kebutuhan, hingga sistem mendapatkan citra yang dibutuhkan dan menjadi acuan utama dari data user.
2. Kedua, Deteksi Wajah User
Proses kedua adalah pendeteksian wajah user. Setelah ada data yang menjadi acuan, proses face match dapat dilakukan. User kemudian akan di ekstrak datanya ketika akan melakukan aksi tertentu, dan dideteksi menggunakan perangkat pemindai.
Citra yang diperoleh pada proses pemindaian akan digunakan sebagai pembanding dengan citra yang telah dimiliki pada database. Data-data yang diperoleh akan dikonversi ke bentuk data yang dapat dikenali sistem.
3. Ketiga, Analisis Struktur Wajah
Data yang diperoleh dari deteksi wajah kemudian dianalisis oleh sistem setelah data yang didapatkan diubah ke bentuk kode unik. Analisis ini ditujukan untuk ‘mengenali’ citra wajah yang dimasukkan user.
Sistem dapat membedakan satu user dengan data user lain sehingga pencocokan dapat menjadi proses yang akurat dan menghasilkan output yang ideal.
4. Keempat, Proses Pengubahan Menjadi Face Print
Citra yang telah berhasil direkam dan dianalisis kemudian diubah menjadi data unik. Data tersebut merupakan struktur wajah yang cirinya spesifik, dan disebut dengan face print. Face print terdiri dari data numerik yang kemudian menjadi acuan sistem dalam mengenali wajah user yang akan diperiksa kecocokannya.
5. Terakhir, Identifikasi Face Print
Setelah gambar wajah diubah menjadi face print, maka sistem dapat melakukan identifikasi pada data tersebut. Dalam setiap perangkat, kemampuan membaca face print ini akan selalu mengacu pada database yang dimiliki sehingga kecocokannya dapat terlihat dengan cukup cepat.
Setelah semua proses dilakukan, maka kemudian face match dapat dieksekusi dengan baik, dan sistem dapat mengenali wajah dari user yang ada di hadapannya. Namun demikian beberapa sistem hanya mampu mengidentifikasi citra dua dimensi, sehingga dirasa masih kurang akurat kemampuan deteksinya.
Contoh atau Ilustrasi Penggunaan Teknologi Ini
Sebenarnya contoh paling nyata bisa dilihat pada Google Nest Hub Max, dimana face match di teknologi ini dimanfaatkan untuk mengenali user sehingga dapat memberikan rekomendasi konten sesuai dengan minat dan kecenderungan pencarian.
Pada teknologi Google ini, face match yang diterapkan tidak bersifat sebagai metode pengamanan. Fitur ini bekerjasama dengan voice match untuk dapat mengidentifikasi secara akurat, sehingga rekomendasi yang diberikan benar-benar sesuai dengan data yang telah terekam pada database.
Pada konteks lain, Anda juga dapat dengan mudah melihat praktek penggunaan teknologi ini pada berbagai sistem presensi yang menggunakan basis data identifikasi biometrik. Ketika seorang user berdiri di hadapan mesin pemindai, sistem secara otomatis akan dapat mengidentifikasi user, mengenalinya, dan memberikannya akses.
Hal serupa juga banyak digunakan pada pengunci smartphone, jika konteksnya diperluas.
Baca Juga: Mengenal Apa Itu AI, ML, dan Face Verification Berbasis API
Penggunaan face match pada dasarnya tidak akan jauh dari konsep face recognition. Jelas, karena face recognition memiliki fungsi utama sebagai sarana verifikasi, sistemnya akan jauh lebih ketat dan akurat.
Verihubs, Penyedia Produk Verifikasi Terbaik untuk Anda
Face recognition yang disediakan Verihubs dapat membantu Anda mendapatkan manfaat dari teknologi face match. Fitur ini sendiri masuk pada produk Biometric Verification, yang dapat membantu mengidentifikasi dan melakukan verifikasi pada ciri wajah dari user yang Anda miliki. Dengan demikian, urusan proteksi akses dapat dilakukan dengan lebih baik, dan data pelanggan juga akan jauh lebih aman. Segera gunakan produk Verihubs dengan menghubungi layanan pelanggan kami sekarang, dan dapatkan semua manfaatnya!
