Penerapan teknologi pencocokan wajah kini digunakan luas di berbagai industri. Tidak hanya karena manfaatnya yang sangat besar dirasakan, namun juga pada kesederhanaan proses yang berjalan dan dirasakan oleh user, sehingga berbagai skenario facial matching dapat benar-benar optimal.
Teknologi ini memiliki cara kerja yang mirip dengan face recognition. Hanya saja facial matching tidak bertujuan 100% serupa dengan teknologi yang disebutkan lebih awal tadi.
Facial matching ditujukan untuk ‘sekedar’ mencari kecocokan antara data yang diinput oleh user dari perangkat pemindai, dengan data yang sebelumnya telah tercatat atau dimiliki di database. Kata kuncinya adalah ‘matching’ atau pencocokan.
Dengan mendeteksi kecocokan ini, sistem kemudian dapat ‘mengenali’ user yang tengah menggunakan layanannya, dan memberikan layanan terbaik sesuai dengan preferensi dari user tersebut jika terdapat pengaturan khusus. Sebagai penguat, teknologi voice match dapat dikombinasikan sehingga pencocokan yang terjadi semakin valid karena menggunakan beberapa variabel sekaligus.
Baca Juga: Apa itu Liveness Detection untuk Face Recognition? Ini Penjelasannya
Sekilas Cara Kerja Facial Matching
Meski banyak sekali produk facial matching dan sejenis, namun pada dasarnya sistem kerja yang digunakan memiliki benang merah yang jelas. Setidaknya terdapat lima tahapan yang digunakan dalam penerapannya.
Pertama adalah proses penyimpanan data wajah user, kemudian kedua deteksi wajah user, ketiga adalah analisis struktur wajah, keempat proses pengubahan citra wajah menjadi face print, dan terakhir melakukan identifikasi face print.
1. Penyimpanan Data Wajah User
Karena proses facial matching adalah dengan pencocokan, tentu diperlukan data dasar yang menjadi acuan pencocokan ini. Maka dari itu, user wajib memasukkan data utama yang akan digunakan sebagai jangkar dari proses tersebut dan disimpan ke dalam database.
Perekaman dan penyimpanan dapat dilakukan dengan berbagai perangkat pemindai atau metode. Nantinya sistem akan memerlukan data dengan karakteristik khusus agar dapat diproses. Sistem juga akan memberikan spesifikasi data yang diperlukan, sehingga user dapat lebih mudah melakukan input data sesuai dengan kebutuhan.
2. Pendeteksian Wajah User
Citra atau data yang telah dimasukkan oleh user tadi sudah menjadi acuan identitas user. Ketika diperlukan di kemudian hari, sistem akan melakukan pemindaian kembali pada user, dan mendeteksi wajah user yang dimasukkan ini.
Citra masukan akhir kemudian akan dicocokkan dengan citra-citra yang telah dimasukkan ke dalam database. Citra yang ada di database ini telah dikonversi ke dalam bentuk data numerik yang lebih akurat sehingga proses pencocokan berjalan dengan lebih baik.
3. Analisis Struktur Wajah
Data yang dimasukkan oleh user ini kemudian akan diproses oleh sistem dan dianalisis dengan cermat. Citra diubah ke bentuk data numerik, dan dilihat kecocokannya dengan data yang telah tersimpan di database.
Identifikasi yang dilakukan sistem akan mengacu pada data numerik hasil konversi data citra tersebut.
4. Data Diubah Menjadi Face Print
Citra yang diperoleh pada tahap sebelumnya diubah menjadi data unik yang menjadi identitas user di dalam sistem. Data ini dikenal dengan sebutan face print, yang memuat karakter wajah seseorang yang telah dikonversi dari bentuk gambar ke bentuk data.
5. Tahap Akhir, Identifikasi Face Print
Face print yang telah dibuat kemudian dapat dikenali oleh sistem. Data ini dicocokkan ke database untuk mencari data wajah lain yang memiliki karakter serupa atau kecocokan yang tinggi. Perbandingan terjadi, dan hasil facial matching akan muncul pada sistem yang digunakan.
Jika hasilnya cocok, maka proses transaksi atau layanan dapat dilanjutkan. Namun jika hasilnya tidak cocok, user akan diminta melakukan input ulang atau pemblokiran sementara karena dianggap bukan pengguna yang terdaftar.
Lalu Apa Fungsinya untuk Bisnis secara Praktis?
Seperti namanya, teknologi ini memiliki fungsi dasar untuk mencocokkan fitur wajah dengan data yang telah dimiliki. Pada praktek bisnis, hal ini dapat diaplikasikan untuk banyak keperluan.
Misalnya saja, untuk membuka kunci perangkat elektronik. Cara ini awam digunakan pada smartphone dan laptop, ketika menggunakan fitur face lock atau sejenisnya.
Praktek lain dapat pula digunakan pada sistem absensi yang dijalankan di perusahaan atau di ranah pendidikan. Dengan mudah sistem akan dapat mengenali karyawan yang masuk untuk bekerja, dan memberikan akses pada lokasi-lokasi tertentu yang memiliki batasan.
Di sektor check in layanan perhotelan dan transportasi. Teknologi ini dapat diintegrasikan dengan sistem akses penumpang untuk masuk ke moda transportasi yang digunakan, atau untuk mengenali pelanggan yang datang ke hotel.
Cukup bervariasi bukan?
Baca Juga: Pertimbangkan Kelebihan dan Kekurangan Face Recognition Ini
Itu tadi, sekilas pembahasan mengenai facial matching yang bisa diberikan dalam artikel ini. Anda sebagai pelaku industri dapat memanfaatkan teknologi ini sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda, sehingga dapat menunjang operasional dan layanan yang Anda sediakan.
Solusi untuk Kebutuhan Pengenalan Wajah dan Verifikasi dari Verihubs
Facial matching sangat erat kaitannya dengan urusan verifikasi identitas. Tentu, Anda bisa memperoleh produk seperti ini dari Verhibus, yang menyediakan beragam opsi produk verifikasi yang dapat dengan mudah diintegrasikan dengan sistem Anda. Salah satu yang menjadi andalan adalah Face Recognition yang dapat membantu urusan verifikasi menggunakan teknologi serupa namun dengan waktu yang lebih cepat dan akurasi tinggi. Face Recognition juga terhubung dengan database milik pemerintah, sehingga proses verifikasi yang berjalan lebih solid. Gunakan layanan Verihubs sekarang, dan dapatkan informasi lengkapnya di layanan pelanggan kami!
