Published on October 3, 2022

Optimasi Algoritma Machine Learning dalam Face Recognition untuk Verifikasi Identitas yang Akurat

Mesin yang belajar, mungkin frasa ini tak lagi asing dan aneh terbaca dalam banyak artikel bertema teknologi kekinian. Hal serupa juga ditemui pada bahasan mengenai sistem keamanan digital, sebab machine learning kemudian menjadi salah satu teknologi yang dioptimalkan dalam pengenalan wajah dalam rangka proteksi akses berbagai akun yang dimiliki user-nya.

Secara sederhana, machine learning adalah proses dari sebuah sistem untuk ‘belajar’ dan terus menambah perbendaharaan database yang dimilikinya. Dalam konteks proteksi akses dengan face recognition, proses ini digunakan untuk dapat mengenali dengan akurat wajah dari user yang ada dan menjadi pengguna sistem tersebut.

Konsep yang digunakan adalah algoritma machine learning, yang berusaha menduplikasi cara kerja otak manusia dalam mengenali ciri-ciri fisik dari wajah seseorang. Profil khas yang dimiliki kemudian akan terus didata, dan menjadi database utama untuk acuan pembanding input yang diberikan saat akan melakukan akses.

Lalu Bagaimana Penerapan Algoritma Machine Learning Itu?

Penerapan algoritma dalam verifikasi identitas dengan face recognition sendiri akan dilakukan dalam tiga tahap berbeda. Pertama detection, kemudian faceprint creation dengan beberapa pendekatan khusus, dan yang terakhir proses verifikasi atau identifikasi pada data yang masuk.

1. Proses Pertama, Detection

Tahap pertama disebut dengan tahap detection, yakni tahap dimana sistem akan melakukan ekstraksi pola dalam sebuah gambar kemudian melakukan perbandingan. Jika pola yang masuk sama dengan pola wajah di database, maka sistem akan menganggap ada wajah dalam gambar atau citra yang ditangkap pemindai.

2. Proses Faceprint Creation

Tahap kedua disebut dengan faceprint creation, yakni tahapan ketika sistem mencoba mencetak dan membuat model wajah yang masuk dalam database. Metode yang digunakan antara lain adalah sebagai berikut:

Pendekatan geometris, yakni mengukur jarak dan hubungan spasial antara fitur dari wajah user. Fitur ini adalah titik pusat mata, bagian ujung hidung, garis bibir, dan profil unik lainnya.

Pendekatan fotometrik, yakni menganalisis foto dan melakukan perbandingan dengan database untuk mengenali identitas seseorang berdasarkan data statistik yang dimilikinya.

Analisis tekstur wajah, yakni untuk memetakan lokasi unik pori, garis, hingga bercak pada kulit wajah seseorang, yang berbeda dengan wajah orang lain.

3. Ketiga, Verifikasi atau Identifikasi

Tahap ketiga dilanjutkan dengan verifikasi dan identifikasi. Perlu diingat bahwa kedua proses ini dilakukan dengan proses yang berbeda, sehingga hasilnya juga akan berbeda.

Pada verifikasi, prosesnya dilakukan dengan membandingkan input foto atau citra wajah dengan data yang tersimpan di database milik user yang tersimpan di dalam sistem. Jika pembangunan dilakukan dan hasilnya cocok, maka user bisa mendapatkan akses yang diminta.

Pada identifikasi, perbandingan yang dilakukan adalah citra atau foto yang di-input dengan seluruh foto wajah yang ada di dalam database untuk menemukan kecocokan dari acuan data tersebut.

Pengembangan Sistem Algoritma untuk Mengenali Wajah secara Detail

Algoritma yang bekerja dalam sistem didesain sedemikian rupa untuk dapat terus berkembang, melakukan pembaruan pada data milik user terkait dengan profil wajah yang dimilikinya. Setiap kali user melakukan input data wajah, maka data terbaru akan direkam untuk memutakhirkan data yang telah dimiliki.

Serupa dengan sistem kerja otak manusia, semakin sering seseorang melihat dan bertemu orang lain, maka pengenalan yang dilakukan akan lebih cepat. Dalam beberapa waktu, seseorang mampu mengenali orang lain hanya dari sorot matanya saja, bentuk bibir, atau profil lainnya.

Dalam sebuah sistem face recognition, hal ini juga berlaku. Meski memang tidak secepat pengenalan dan asosiasi yang terjadi pada otak manusia, namun mesin juga dapat terus ‘belajar’ dan memutakhirkan data yang dimilikinya agar dapat mengenali wajah user lebih cepat dan akurat.

Untuk sistem yang telah melibatkan AI dalam machine learning berkualitas, maka proses verifikasi dan pencocokan data hanya membutuhkan waktu yang sangat singkat, dalam hitungan detik. Hal ini dilakukan agar dapat menunjang kenyamanan user, tanpa harus mengesampingkan akurasi pencocokan yang dilakukan.

Penggunaan Face Recognition Berkualitas

Untuk senantiasa menunjang bisnis yang Anda kelola, penggunaan face recognition di era kekinian seperti menjadi hal wajib. Selain dinilai lebih aman dalam melindungi akun milik user, prosesnya juga cepat dan benar-benar touchless, sehingga memudahkan user dalam melakukan verifikasi identitas dan proses di dalam bisnis.

Lalu apakah tersedia produk verifikasi dengan fitur pengenalan wajah secanggih ini

Verihubs, Solusi Verifikasi Biometrik untuk Bisnis Anda

Produk dari Verihubs, menggunakan basis biometrik yang canggih dalam melakukan pengenalan pada wajah. Face Recognition yang tersedia dapat membantu user dalam melakukan verifikasi, sehingga urusan login bisa dengan cepat diselesaikan.

Setidaknya terdapat 5 kelebihan metode Face Recognition dari Verihubs sendiri, yakni deteksi menggunakan teknologi AI yang akurat, kemudian memutar gambar secara otomatis, deteksi satu detik, proses touchless, hingga dapat terhubung dengan database solid dan terpercaya milik pihak pemerintah secara legal.

Tentu, machine learning juga diterapkan pada produk Verihubs sehingga seiring berjalannya waktu, proses verifikasi user akan berjalan semakin efisien. Mulai dari pengumpulan data awal, data kedua untuk memastikan, analisa kedua data, hingga verifikasi diselesaikan, semua berlangsung dalam kedipan mata saja. Hubungi layanan pelanggan kami sekarang untuk memperoleh informasi lengkapnya!

Lihat Blog