Kenali Penggunaan Algoritma Data Science dalam Face Recognition
Data Science menjadi ilmu yang paling dibutuhkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada saat ini. Data Science merupakan bidang interdisipliner yang melibatkan berbagai bidang lainnya, seperti matematika, statistika, pemrograman, serta domain bisnis. Dalam perkembangannya, tidak jarang Data Science akan dikombinasikan dengan ilmu lainnya agar hasil yang didapatkan menjadi lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan.
Salah satunya adalah dikombinasikan dengan Artificial Intelligence (AI). Data yang digunakan dalam Data Science bisa terbilang beragam, dari yang terstruktur, semi terstruktur, hingga tidak terstruktur. AI dapat membantu untuk mengatasi permasalahan dengan data tersebut, termasuk data yang tidak terstruktur.
Pesatnya perkembangan teknologi, ternyata berperan cukup banyak dalam memudahkan urusan kita sehari-hari. Salah satunya adalah teknologi Face Recognition. Mungkin hal ini bukan lagi hal yang asing. Beberapa diantaranya pastinya kita pernah menggunakan teknologi ini, seperti password dari smartphone yang kita miliki, bahkan di beberapa perusahaan, teknologi ini dijadikan sebagai alat untuk absen karyawannya. Wah, keren banget ya!
Nah pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai penerapan algoritma Data Science ini melalui Face Recognition. Artikel ini khusus dibuat teruntuk kalian para Data Lovers di bidang data untuk mengetahui penerapan algoritma Data Science khususnya pada Facial Recognition. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Mengenal Apa Itu Face Recognition
Facial atau Face Recognition adalah teknologi yang bisa digunakan untuk mengenali atau mendeteksi wajah seseorang untuk berbagai kepentingan. Teknologi ini bekerja secara bertahap agar bisa mengidentifikasi seseorang dengan akurat.
Face Recognition terdiri dari komponen-komponen yang dibutuhkan, yaitu kamera, faceprint database dan algoritma yang digunakan untuk membandingkan wajah target dengan wajah yang ada di face database.
Face Recognition termasuk dalam sistem biometrik yang menggunakan AI yang banyak digunakan saat ini dan sistem biometrik ini dapat diaplikasikan ke dalam banyak bidang seperti untuk pencatatan kehadiran pada sebuah instansi untuk mengontrol kedisiplinan atau digunakan dalam proses penyelidikan tersangka dalam suatu kasus.
Pemanfaatan Face Recognition ini sudah mulai dipakai dimana-mana, misalnya dalam bidang keamanan, otomotif, pendidikan, kesehatan hingga sosial.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Komponen Face Recognition
Ternyata Face Recognition sendiri memiliki beberapa komponen utama yang membuat metode ini mampu melakukan tugasnya. Komponen tersebut terdiri dari:
Image Processing
Komponen pertama yang pasti ada dalam Face Recognition adalah Image Processing. Data gambar termasuk ke dalam kategori data tidak terstruktur, dimana data tidak memiliki bentuk atau struktur khusus. Namun meskipun begitu, data gambar sama halnya dengan dengan data lainnya, yang harus diproses terlebih dahulu baru dapat diambil keputusan dengan data tersebut.
Gambar wajah yang ada akan diproses menggunakan contrast adjustment dan image histogram equalization. Hal ini membuat gambar wajah menjadi lebih mudah untuk dideteksi.
Neural Network
Neural Network merupakan salah satu algoritma yang ada di dalam Data Science khususnya Machine Learning. Face Recognition memang sangat bergantung dengan Neural Network untuk memeriksa kecocokan data yang ada dengan data wajah yang telah disimpan di database.
Metode Statistika
Tidak bisa dipungkiri, ilmu Data Science berkembang dari beberapa ilmu dasar, dan Statistika menjadi salah satunya. Hampir semua algoritma-algoritma yang ada dan digunakan dalam Data Science pasti akan menggunakan metode statistika. Untuk Face Recognition sendiri, metode yang digunakan meliputi Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis, Discrete Cosine Transform, dan masih banyak lagi.
Training Network
Sama seperti algoritma lainnya yang ada di Machine Learning, dimana agar mesin dapat bekerja dalam mengambil keputusan harus dilakukan proses training atau pembelajaran. Agar Neural Network dapat memeriksa kecocokan wajah dengan data di database, maka model harus dilatih dengan dataset. Semakin banyak proses training dilakukan, semakin akurat hasil yang akan didapatkan.
3. Tahapan Cara Kerja Face Recognition
Mendeteksi Wajah (Face Recognition)
Langkah pertama adalah sistem dari teknologi biometrik wajah ini akan mendeteksi atau menangkap gambar wajah kamu. Sistem akan mengekstraksi pola dari gambar tersebut lalu membandingkannya. Jika polanya sama, sistem akan mengasumsikan bahwa ada wajah dalam gambar tersebut.
Analisis Struktur Wajah
Selanjutnya sistem akan menganalisis semua bagian dan struktur dari wajah kamu. Analisis ini bertujuan untuk membedakan identitas kita dari bentuk wajah orang lain. Sehingga tidak ada yang dapat mengakses data selain kamu dimana sebagai pemilik identitas asli.
Mengubah Hasil Analisis Menjadi Face Print
Selanjutnya sistem akan mengubah hasil analisis tersebut menjadi data. Nah, data atas bentuk dan struktur wajah kamu ini disebut dengan face print. Face print adalah œcetakan atau œmodel dari wajah. Untuk membuat face print, umumnya dilakukan
- Pendekatan geometris untuk mengukur jarak dan relasi spasial antara fitur wajah untuk mengenali wajah.
- Pendekatan fotometrik untuk menganalisis foto dan membandingkannya dengan database.
- Dan juga analisis tekstur wajah untuk memetakan lokasi unik pori-pori, garis, atau bercak pada kulit untuk membedakan dari yang lainnya.
Memverifikasi dan Identifikasi Face Print
Terakhir, bila gambar wajah kamu telah diubah menjadi bentuk data face print, maka sistem akan melakukan verifikasi dan identifikasi terhadap data face print tersebut. Verifikasi berbeda dengan identifikasi. Jadi, outputnya akan berbeda.
- Verifikasi, cara ini membandingkan input foto wajah dengan data foto pengguna yang membutuhkan autentikasi. Agar lebih mudah diingat, perbandingannya 1×1.
- Identifikasi, perbandingannya 1xN. Jadi, dilakukan input foto wajah dibandingkan dengan seluruh foto yang ada di database untuk menemukan wajah yang cocok dengan input foto tersebut
4. Implementasi di Berbagai Industri
Otomotif
Byton, sebuah produsen mobil listrik asal Tiongkok, menciptakan sebuah SUV yang memanfaatkan teknologi Face Recognition untuk membuka kuncinya. Setelah mengotorisasi pengemudi, software dalam mobil tersebut juga secara otomatis akan mengatur posisi kursi, spion, dan suhu dalam mobil, sesuai dengan preferensi pengemudi.
Hukum
Kepolisian memiliki teknologi Face Recognition yang bisa dibandingkan dengan database wajah penduduk. Ini dapat digunakan ketika mereka mencari pelaku kejahatan yang menjadi buronan.
Dengan bantuan CCTV yang kini banyak tersebar, mereka dapat mencocokan foto pelaku dengan footage CCTV untuk pencarian yang lebih cepat.
Kesehatan
Peneliti dari Duke University menciptakan aplikasi Autism & Beyond yang bertujuan untuk menguji reliabilitas smartphone dan analisis ekspresi wajah melalui video sebagai alat screening gejala autisme atau gangguan tumbuh kembang lainnya pada anak.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Ingin belajar berbagai algoritma Data Science dan bagaimana cara menggunakannya di berbagai bidang industri? Yuk belajar dari modul DQLab! Selain belajar teori, kita juga akan praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri.
DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang proses pembelajarannya dilakukan secara online. Salah satu kesulitan seseorang yang baru mulai belajar Data Science adalah terkadang terkendala pada proses penginstalan software pengolahan data yang sering digunakan oleh Data Science.
Tapi tenang saja, hal itu dapat teratasi dengan mudah jika kamu mengambil kursus di DQLab, karena kamu bisa memanfaatkan Live Code Editor yang ada. Selain itu, ada banyak fitur lainnya juga loh. Pensaran kan? Yuk, join jadi member di DQLab.id dan nikmati semua fasilitasnya!
Penulis : Salsabila MR
Editor : Annisa Widya Davita