PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 52 Menit 17 Detik

Implementasi Machine Learning pada Face Recognition

Belajar Data Science di Rumah 14-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-07-2024-06-16-135302_x_Thumbnail800.jpg

Teknologi pengenalan wajah semakin sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari membuka kunci ponsel hingga sistem keamanan canggih. Proses ini mengandalkan machine learning (ML) untuk mengidentifikasi wajah dengan akurat.


ML digunakan dalam teknologi pengenalan wajah dengan memanfaatkan algoritma yang dilatih menggunakan data gambar wajah manusia. Algoritma ini belajar dari contoh-contoh wajah yang diberikan dan mencari pola atau fitur unik dalam setiap wajah yang membedakannya dari yang lain.


Dengan membandingkan pola-pola ini dengan data yang sudah ada, sistem ML dapat mengidentifikasi atau memverifikasi individu dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan terus meningkatnya ketersediaan data dan kemajuan teknologi ML, teknologi pengenalan wajah menjadi semakin andal dan diterapkan dalam berbagai aplikasi yang mendukung kehidupan sehari-hari.


1. Apa Itu Facial Recognition?

Machine Learning

Facial recognition adalah teknologi yang mampu mengidentifikasi atau memverifikasi seseorang dari gambar atau video digital. Cara kerja teknologi ini dengan menganalisis fitur wajah dan mencocokkannya dengan database yang sudah ada. Proses ini mirip dengan bagaimana manusia mengenali wajah, namun dilakukan dengan bantuan komputer dan algoritma canggih.


Aplikasi facial recognition sangat luas. Mencakup keamanan, misalnya di bandara atau tempat publik, autentikasi identitas seperti membuka kunci ponsel, dan media sosial, yaitu saat menandai teman di foto. Selain itu, facial recognition juga sering digunakan dalam penelitian dan analisis perilaku.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Bagaimana ML Bekerja di Facial Recognition?

Machine Learning

Machine learning adalah kunci dari kemampuan facial recognition. ML memungkinkan sistem untuk belajar dari data, mengenali pola, dan membuat prediksi. Proses ini biasanya melibatkan beberapa tahap utama yaitu pengumpulan data, pelatihan model, dan penerapan model untuk pengenalan wajah.

  1. Pengumpulan Data: Data adalah dasar dari semua sistem machine learning. Untuk facial recognition, data ini berupa gambar wajah yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Setiap gambar harus diberi label yang tepat untuk membantu model ketika belajar mengidentifikasi wajah dengan benar.

  2. Pelatihan Model: Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah melatih model machine learning. Proses pelatihan melibatkan penggunaan algoritma untuk menemukan pola dalam data dan membangun model yang dapat memprediksi wajah. Selama pelatihan, model akan diuji dan disesuaikan untuk meningkatkan akurasinya.

  3. Penerapan Model: Setelah model dilatih, model siap digunakan untuk mengenali wajah dalam situasi nyata. Model ini dapat memproses gambar baru, mengekstrak fitur wajah, dan mencocokkannya dengan database untuk mengidentifikasi individu.


3. Algoritma ML dalam Facial Recognition

Machine Learning

Berbagai algoritma machine learning dapat digunakan dalam facial recognition, namun yang paling umum adalah:

  1. Eigenfaces dan PCA (Principal Component Analysis): Algoritma ini adalah salah satu metode awal dalam facial recognition. Eigenfaces menggunakan teknik PCA untuk mengurangi dimensi data gambar wajah, mengekstrak fitur utama yang penting untuk identifikasi.

  2. LBPH (Local Binary Patterns Histogram): LBPH adalah metode sederhana dan efektif untuk pengenalan wajah. Algoritma ini bekerja dengan membandingkan pola tekstur lokal di wajah dan menghasilkan histogram untuk klasifikasi.

  3. Convolutional Neural Networks (CNN): CNN adalah jenis deep learning yang sangat populer dalam pengenalan gambar. CNN bekerja dengan mengkonvolusikan gambar untuk mengekstrak fitur penting dan membangun model yang kuat untuk pengenalan wajah.

  4. DeepFace dan FaceNet: Algoritma ini adalah contoh dari pendekatan deep learning yang lebih canggih. DeepFace (dari Facebook) dan FaceNet (dari Google) menggunakan jaringan neural dalam yang dilatih dengan dataset besar untuk mencapai akurasi pengenalan wajah yang sangat tinggi.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


4. Langkah-Langkah Proses Facial Recognition

Machine Learning

Proses facial recognition dengan menggunakan machine learning melibatkan beberapa langkah penting:

  1. Deteksi Wajah: Langkah pertama adalah mendeteksi wajah dalam gambar atau video. Teknik deteksi wajah seperti Viola-Jones atau metode yang lebih modern menggunakan CNN dapat digunakan untuk menemukan lokasi wajah.

  2. Preprocessing: Setelah wajah terdeteksi, langkah selanjutnya adalah preprocessing gambar. Ini termasuk normalisasi ukuran gambar, konversi ke skala abu-abu, dan peningkatan kualitas gambar untuk memastikan konsistensi input model.

  3. Ekstraksi Fitur: Ekstraksi fitur adalah proses ketika model machine learning mengekstrak informasi penting dari wajah, seperti bentuk, tekstur, dan kontur. Algoritma seperti PCA, LBP, atau CNN digunakan pada tahap ini untuk menghasilkan representasi fitur yang kompak dan informatif.

  4. Pencocokan dan Identifikasi: Dengan fitur yang sudah diekstraksi, model kemudian mencocokkan fitur wajah dengan database yang ada. Algoritma seperti k-Nearest Neighbors (k-NN) atau metode similarity lain dapat digunakan untuk menentukan identitas wajah.

  5. Verifikasi atau Identifikasi: Pada tahap akhir, sistem akan melakukan verifikasi (memeriksa apakah wajah cocok dengan identitas yang diklaim) atau identifikasi (mencari identitas dalam database) berdasarkan hasil pencocokan fitur. Hasilnya bisa berupa konfirmasi identitas atau daftar kemungkinan identitas dengan skor kemiripan.


Facial recognition adalah salah satu aplikasi paling menarik dan kompleks dari machine learning. Selain ini, masih banyak contoh aplikasi ML lainnya. Ingin mengenal lebih lanjut contoh-contoh tersebut? Kalian bisa pelajari di  DQLab.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login