Penerapan Algoritma Face Recognition Machine Learning dalam Sistem Verifikasi Pengguna
Eksekusi dalam pengamanan data yang dimiliki pelanggan pada berbagai layanan digital saat ini terus mengalami peningkatan. Mulai dari sistem awal yang hanya menggunakan password, hingga kini penerapan face recognition machine learning menjadi sebuah hal wajar yang digunakan banyak bisnis.
Teknologi di atas sendiri digunakan untuk meningkatkan proteksi yang dapat diberikan, sebab acuan verifikasi yang digunakan menggunakan ciri biometrik dari seorang user. Tanpa kecocokan pada data yang dimasukkan, sistem tidak akan mengenali user, sehingga data yang dimiliki benar-benar dapat dilindungi dengan baik.
Tapi sebenarnya bagaimana penerapan dari sistem algoritma machine learning dalam teknologi face recognition itu sendiri?
Baca Juga: 6 Tips Verifikasi Foto e-KTP di Finance Apps Berjalan Mulus
Secara Sederhana, Penerapan Algoritma Machine Learning dalam Face Recognition
Secara sederhana ketika teknologi ini dikombinasikan, maka sistem akan dapat memetakan fitur atau profil wajah dari seorang user ke dalam bentuk matematis. Hasil pemindaian ini kemudian akan tersimpan dalam bentuk deret kode, dan disebut dengan faceprint.
Data ini yang menjadi acuan untuk sistem dalam rangka mengenali user yang melakukan interaksi dengan akun yang dimilikinya. Ketika di kemudian hari user melakukan permintaan akses, maka user hanya perlu memasukkan data profil wajah dengan proses pemindaian, dan sistem akan secara otomatis melakukan proses pencocokan pada database yang telah tersimpan sebelumnya.
Data masukan dan data di database cocok, maka akses atau perintah dapat dieksekusi karena sistem mengenali user yang baru saja melakukan verifikasi ini.
Secara berkala, sistem akan meminta input pada fitur dan profil wajah user untuk terus memperkuat basis data yang dimiliki. Di sini teknologi AI kemudian berperan, dengan terus menambahkan data baru ke database yang mencatat identitas user. Pemindaian yang terus dilakukan akan semakin menguatkan database sehingga sistem dapat lebih mudah mengenali user dalam berbagai variasi hasil pemindaian.
Pahami Tahapan yang Terjadi dalam Proses Face Recognition
Saat menggunakan teknologi face recognition machine learning, idealnya terdapat tiga tahapan besar. Pertama adalah tahap detection, kemudian tahap faceprint creation, dan tahap verifikasi atau identifikasi.
Penjelasan singkatnya sendiri dapat Anda simak di bawah ini.
1. Tahap Pertama, Detection
Tahap pertama dilakukan dengan ekstraksi pola atau profil sebuah wajah kemudian melakukan perbandingan dengan template format wajah. Jika sistem menemukan kesesuaian citra yang dipindai dengan bentuk wajah, maka sistem dapat mengenali objek yang ada di depan perangkat pemindainya.
2. Tahapan Faceprint Creation
Secara harfiah, faceprint dapat diartikan sebagai cetakan wajah. Dalam sistem yang menggunakan AI dan machine learning, citra yang diperoleh tadi kemudian akan diproses untuk menjadi bentuk rangkaian data yang dikenali oleh sistem sebagai faceprint dari seorang user.
Pengukuran jarak dan relasi spasial pada fitur wajah yang dipindai dilakukan, mulai dari jarak titik pusat mata, bagian ujung hidung, garis bibir yang dimiliki, dan ciri lain untuk menjadikan data milik user unik dan berbeda dengan user lain.
Faceprint juga dilakukan dengan perbandingan foto serta analisis tekstur wajah yang dimiliki user. Dengan kombinasi ketiganya, data user yang unik bisa diperoleh dan menjadi dasar pembanding dengan data masukan selanjutnya.
3. Ketiga, Tahap Verifikasi dan Identifikasi
Untuk verifikasi, foto yang dimasukkan akan dibandingkan dengan foto yang dimasukkan sebelumnya. Diperlukan foto atau citra, atau data sebelumnya yang telah disimpan dan menjadi acuan utama, untuk melakukan proses ini.
Untuk identifikasi, data yang masuk akan dibandingkan dengan sejumlah besar data yang terletak di database, sehingga dapat ditemukan kemiripan atau kesamaan data masukan dengan yang tersedia di database, dan dapat dikenali identitas user.
Terus ‘Belajar’ dan Semakin Mengenal User
Pada dasarnya, face recognition machine learning yang menjadi bahasan utama dalam artikel ini merupakan sebuah sistem canggih dengan perpaduan berbagai algoritma, yang dapat terus ‘belajar’ untuk mengidentifikasi data yang dimasukkan.
Setiap kecocokan yang terdeteksi akan menjadi penguat database yang ada, sehingga proses pengenalan semakin lama akan semakin cepat dan akurat. Sistem dapat dengan mudah mengenali user dalam berbagai kondisi masukan citra atau data, karena telah melakukan pendataan yang dari waktu ke waktu semakin lengkap dan komprehensif.
Baca Juga: Cara Kerja Fraud Detection dan Benefitnya untuk Bisnis
Penggunaan algoritma face recognition machine learning menjadi hal default yang idealnya digunakan pada sistem face recognition yang handal. Tentu saja, untuk urusan ini Verhubs telah menerapkan teknologi tersebut, sehingga proses identifikasi dan pengenalan wajah user semakin akurat, cepat, dan mudah.
Canggihnya Biometric Verification dalam Sistem Verihubs
Face Recognition sendiri masuk dalam kategori produk Biometric Verification yang dimiliki oleh Verihubs. Proses pemindaian dan pengenalannya berjalan demikian cepat, karena optimalnya penggunaan model face recognition machine learning yang ada di dalam sistemnya. Tentu saja dukungan akses ke database valid milik pemerintah, dalam hal ini Dukcapil, jadi patokan utama dalam akurasi verifikasi data pengguna. Segera gunakan produk Verihubs sekarang, dan hubungi laynan pelaanggan kami untuk informasi lebih lanjut!
