Bagaimana Cara Kerja Image Recognition dalam AI?

Disadari atau tidak, nyatanya berbagai aplikasi di sekitar kita telah memakai teknologi image recognition. Sebut saja sistem pengaman layar pada ponsel pintar (smartphone) dan mesin absensi, atau bahkan dalam dunia pendidikan dan game online. Image recognition adalah sebuah proses pengenalan gambar dan video untuk mengidentifikasi dan mendeteksi suatu objek atau fitur. Gambar yang dimaksud bisa berupa wajah manusia, hingga detail-detail yang terdapat padanya.

Proses ini dikerjakan melalui aplikasi dan perangkat lunak, dengan berbagai tujuan, mulai dari memudahkan sistem keamanan, kesehatan, hingga sebagai hiburan, dan lain sebagainya.

Image recognition adalah suatu metode pengenalan gambar yang mengacu pada teknologi yang mengidentifikasi tempat, simbol, orang, objek, bangunan, serta beberapa variabel lain dalam gambar digital. Image recognition adalah gambar yang terdiri dari elemen gambar atau yang juga dikenal sebagai piksel, di mana masing-masing dengan jumlah representasi numerik yang terbatas dan terpisah untuk intensitas atau tingkat keabuannya.

Komputer akan melihat gambar sebagai nilai numerik dari piksel ini dan untuk mengenali gambar tertentu, komputer harus mengenali pola dan keteraturan dalam data numerik ini.

Ada satu hal penting yang perlu diingat bahwa image recognition adalah istilah yang berbeda dengan object detection. Object detection sendiri merupakan cara komputer mendeteksi suatu objek yang berbeda-beda di dalam suatu frame. Lain halnya dengan image recognition yang merupakan bagaimana komputer mengenali gambar tertentu, lalu mengklasifikasinya berdasarkan kelas atau label tertentu.

Bagaimana Cara Kerja Image Recognition dalam AI?

Kecerdasan buatan atau AI memegang peranan penting dalam teknologi image recognition, di mana cara kerjanya secara sederhana dapat dijelaskan sebagai berikut:

Pertama adalah tahap pengumpulan data di mana pada tahap ini dilakukan oleh manusia secara manual.
Kedua adalah proses menginput semua data tadi ke dalam saraf AI lalu melakukan pelatihan agar AI dapat mengenali dan mengingat gambar tersebut. Jaringan saraf yang dimaksud adalah CNN atau Convolutional Neural Network yang merupakan jaringan berfilter yang dapat mengidentifikasi data dalam gambar.
Ketiga adalah tahap pengujian di mana sistem memberikan salah satu gambar pada AI untuk dikenali dan diidentifikasi. Jika hasil ingatan AI sesuai atau mirip dengan objek aslinya, maka proses ini akan berhasil.

Contoh Image Recognition

Image recognition telah digunakan pada banyak aplikasi dalam lini kehidupan, di mana teknologi ini sangat berguna untuk melindungi data dan perangkatnya, mengenali identitas seseorang, dan lainnya. Beberapa contoh image recognition dalam keseharian adalah sebagai berikut:

Pengunci layar pada ponsel pintar atau smartphone.
Fitur pengenal wajah di mesin absensi karyawan.
Mencari objek tertentu yang menggunakan Google Lens.
Mengidentifikasi masalah kulit dan wajah menggunakan aplikasi khusus.
Merekam data digital untuk kartu penduduk atau KTP.
Mendeteksi aneka penyakit seperti tumor, kanker, dan lainnya.
Fitur automatic pilot yang ada pada mobil.
Fitur augmented reality yang ada pada permainan Pokemon Go.
Sistem pembacaan buku menggunakan AI untuk anak-anak disleksia.
Mencegah pemalsuan pada gambar, logo, foto, serta lukisan.

Seiring berjalannya waktu, perkembangan AI juga akan semakin pesat dan bisa saja penggunaan image recognition semakin meluas.

Penerapan Image Recognition di Berbagai Industri

Pencarian gambar Google dan kemampuan memfilter gambar ponsel berdasarkan pencarian teks sederhana menjadi salah satu contoh sehari-hari dari bagaimana teknologi face recognition bermanfaat bagi kita dalam kehidupan sehari-hari.

Di dunia sekarang ini, di mana data bisa menjadi aset bisnis yang paling berharga, informasi dalam gambar tidak dapat diabaikan. Image recognition pada umumnya bisa dimanfaatkan di industri berikut ini:

Deteksi dan perlindungan terhadap tindak penipuan dan pemalsuan. Teknologi ini dapat mengidentifikasi penggunaan logo, merek dagang, hingga elemen desain lainnya secara ilegal. Karena Visual AI dapat memproses kumpulan jutaan gambar sekaligus, maka ini adalah teknologi baru yang canggih dalam melawan pelanggaran hak cipta dan pemalsuan.
Perlindungan terhadap serangan phishing. Face recognition saat digunakan sebagai bagian dari tumpukan keamanan, dengan cara memindai email dan halaman web, mencari petunjuk visual dari elemen berisiko tinggi.

Teknologi face recognition memang sudah semakin diadopsi karena kemampuannya dalam mencapai tingkat keamanan yang tinggi tanpa menimbulkan gesekan bagi pengguna.

Kini Anda bisa memilih Verihubs sebagai solusi yang paling tepat untuk kebutuhan bisnis Anda dalam hal verifikasi. Dengan produk Biometric Verification yang ada, proses verifikasi menggunakan acuan biometrik wajah pengguna bisa berjalan dengan cepat, akurat, dan efisien.

Produk Biometric Verification yang ditawarkan oleh Verihubs terdiri dari dua fitur utama, yaitu Face Recognition dan Liveness Detection yang bisa Anda optimalkan pada bisnis atau perusahaan Anda. Jangan tunda lagi, segera hubungi kontak layanan pelanggan untuk mendapatkan informasi detail mengenai produk dan fitur unggulan Verihubs!