Di era serba teknologi seperti saat ini, face verification berbasis API tentu sudah tidak asing di telinga sebagian besar orang. Apakah Anda sudah benar-benar mengetahui apa itu face verification dan cara kerjanya?
Sebelum membahas lebih lanjut mengenai apa itu face verification API, mari pahami dulu apa itu Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML), dan apa hubungannya dengan face verification API?
Jika menilik kembali ke tahun 1990-an, teknologi hanya terbatas pada komputer, internet, email, telepon kabel. Saat ini, kemajuan teknologi telah menyebabkan perubahan besar dalam perannya sebagai kebutuhan yang sangat diperlukan dalam kehidupan manusia. Salah satu kemajuan utamanya adalah munculnya AI dan ML, yang dikonseptualisasikan untuk menggantikan intervensi manusia untuk tugas-tugas duniawi. Bahkan, keduanya juga berperan untuk menangani aplikasi yang sangat penting, serta berkontribusi pada pengamanan biometrik paling canggih, yaitu face verification API.
Apa Itu AI dan Bagaimana Cara Kerjanya?
AI adalah teknologi yang mensimulasikan proses kecerdasan manusia menggunakan mesin untuk membuat suatu keputusan kognitif. Mulai dari mengenali wajah di layar kunci ponsel Anda hingga mobil yang bisa mengemudi sendiri, AI telah meluncurkan ranah baru dalam memanfaatkan teknologi.
AI menggunakan sekumpulan data tidak terstruktur untuk menganalisis pola informasi menggunakan algoritma AI, lalu mengkorelasikan informasi untuk memberikan hasil. Diprogram secara khusus untuk membuat keputusan kognitif, AI menambahkan berbagai bentuk otomatisasi dengan memanfaatkan jaringan saraf, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam untuk sampai pada keputusan.
Apa itu ML dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Machine Learning adalah bagian dari AI yang fokus utamanya ada pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru pembelajaran manusia. Ini menggunakan metode statistik untuk melatih algoritma untuk mengklasifikasikan atau memprediksi, dan bahkan memberikan wawasan tentang proyek penambangan data.
Algoritma ML memiliki tiga komponen utama, yaitu Decision Process, Error Function, Model Optimization. Dalam proses pengambilan keputusan, input awal akan dianalisis untuk membuat prediksi atau estimasi pola dalam data. Kemudian pada tahap kedua, prediksi dievaluasi berdasarkan contoh yang ada. Pada fase optimasi model, perbedaan antara estimasi model dan contoh yang diketahui akan dikurangi dan mengoptimalkan bobot sampai ambang akurasi yang telah ditetapkan tercapai.
Baca juga: Optimasi Algoritma Machine Learning dalam Face Recognition untuk Verifikasi Identitas yang Akurat
Face Verification API
Face verification berbasis API merupakan salah satu aplikasi terdepan dari AI. Ini adalah salah satu bentuk otentikasi biometrik canggih yang mampu mengidentifikasi, serta memverifikasi seseorang menggunakan fitur wajah dalam gambar atau video dari database.
Lantas, mengapa face verification sangat penting di masa sekarang ini? Dalam beberapa tahun terakhir, ada peningkatan investasi dalam teknologi pengenalan wajah. Sebagaimana dilansir dari laman Suneratech, pendanaan ventura pada perusahaan facial recognition startup telah mengalami peningkatan besar pada tahun 2021 lalu. Dengan kemajuan teknologi ini, kasus penggunaan baru dan model bisnis di bidang periklanan, perawatan kesehatan, keamanan, pengawasan, bandara, dan lain sebagainya.
Bagaimana Cara Kerja Face Verification API?
Face verification API menggunakan algoritma AI dan ML untuk mendeteksi wajah manusia dari latar belakangnya. Algoritma biasanya dimulai dengan cara mencari mata manusia, diikuti oleh alis, hidung, mulut, lubang hidung, dan iris. Setelah semua fitur wajah diambil, maka validasi tambahan menggunakan kumpulan data besar yang berisi gambar positif dan negatif akan memastikan bahwa itu adalah wajah manusia. Beberapa teknik umum yang juga digunakan untuk pengenalan wajah adalah berbasis fitur, berbasis penampilan, berbasis pengetahuan, serta pencocokan template. Tentu saja, masing-masing metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan.
Feature-based methods mengandalkan fitur seperti mata atau hidung untuk mendeteksi wajah, di mana hasil dari metode ini dapat bervariasi berdasarkan kebisingan dan cahaya. Selanjutnya, appearance-based methods menggunakan analisis statistik dan pembelajaran mesin untuk mencocokkan karakteristik gambar wajah.
Sementara itu, pada knowledge-based approach wajah dikenali berdasarkan aturan yang telah ditentukan. Ini bisa menjadi tantangan tersendiri, mengingat upaya yang diperlukan untuk mendefinisikan aturan yang terdefinisi dengan baik. Sedangkan template-matching methods membandingkan gambar dengan pola atau fitur wajah yang disimpan sebelumnya dan mengkorelasikan hasilnya untuk mendeteksi wajah. Namun, metode ini gagal untuk mengatasi variasi dalam skala, pose, dan juga bentuk.
Baca juga: Pertimbangkan Kelebihan dan Kekurangan Face Recognition Ini
Saatnya Beralih ke Fitur Face Recognition dari Verihubs!
Verihubs menawarkan solusi lengkap bagi bisnis Anda. Pada produk Face Recognition yang ditawarkannya, Verihubs telah menggunakan teknologi AI dalam meningkatkan efisiensi verifikasi data yang dilakukan. Prosesnya singkat, dengan pengunggahan gambar pertama, kemudian pengunggahan gambar kedua, lalu data yang dimasukkan akan dianalisa dan dibandingkan dengan data yang ada di database, dan verifikasi selesai.
Proses ini hanya akan berlangsung dalam hitungan detik tanpa mengurangi akurasi pencocokannya. Teknologi AI Verihubs membandingkan dua wajah baik dalam bentuk selfie atau dokumen secara akurat sehingga dapat memastikan pengguna adalah orang yang sama.
Bersama dengan Verihubs, dijamin pengalaman pelanggan akan menjadi lebih lancar, operasional lebih efisien, dan keamanan data lebih terjaga karena berbasis teknologi. Verihubs telah dipercaya oleh banyak pelaku bisnis di Indonesia, mulai dari perusahaan fintech, bank digital, bank konvensional, e-commerce, hingga bisnis digital lainnya. Tak perlu ragu lagi, sekarang giliran Anda!
