Panduan Teknologi Pengenalan Wajah

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi selama beberapa dekade terakhir telah menyebabkan terciptanya berbagai inovasi termasuk ponsel pintar dan perangkat lain termasuk laptop dan jam tangan pintar yang kita gunakan sehari-hari.

Perangkat ini telah dirancang dengan fitur keamanan yang dimaksudkan untuk melindungi informasi pribadi Anda. Mereka termasuk pin, kata sandi, pola, sensor sidik jari dan pengenalan wajah.

Untuk tujuan artikel ini, kami akan fokus pada berbagai elemen Teknologi Pengenalan Wajah.

• Definisi
• Sejarah FRT
• Bagaimana cara kerjanya?
• menggunakan
• Aplikasi FRT
• Keuntungan
• Kekurangan Teknologi Pengenalan Wajah
• FAQ

Apa itu Pengenalan Wajah?

Teknologi Pengenalan Wajah mengacu pada perangkat lunak yang disematkan ke program komputer dan perangkat yang memindai dan menganalisis gambar wajah manusia dengan tujuan mengidentifikasi mereka dan memberi mereka akses yang mereka cari.

Sejarah Teknologi Pengenalan Wajah.

Setelah semua langkah keamanan diberlakukan untuk perangkat, tiga orang berbeda bangkit pada hari tertentu dan memutuskan bahwa harus ada tambahan daftar teknologi yang sudah kita miliki. Mereka adalah Charles Bisson, Woody Bledsoe dan Helen Chan Wolf. Pada tahun 1964 dan 1965(1), ketiganya bekerja sama dalam menggunakan komputer untuk memindai dan mengenali wajah manusia.

• Pendanaan untuk proyek tersebut berasal dari badan intelijen yang tidak disebutkan namanya yang tidak ingin berada di mata publik.

• Dipimpin oleh Bledsoe, proyek ini melibatkan penandaan manual bagian-bagian penting wajah seperti mata dan mulut. Kemudian, bagian-bagian ini secara matematis diputar oleh komputer untuk mengimbangi variasi pose.

• Satu masalah muncul dalam proses karena ketiganya tidak memiliki database gambar yang sangat besar dan hanya satu foto, mereka dihadapkan pada masalah pemilihan satu set catatan kecil sehingga salah satu catatan gambar cocok dengan foto dari database.

• Pada tahun 1966, Bledsoe menggambarkan masalah sebagian dengan menyatakan, “Masalah pengenalan ini (2) dipersulit oleh variabilitas besar dalam rotasi dan kemiringan kepala, intensitas dan sudut pencahayaan, ekspresi wajah, penuaan, dll. Beberapa upaya pengenalan wajah lainnya. oleh mesin telah memungkinkan sedikit atau tidak ada variabilitas dalam jumlah ini. Namun metode korelasi (atau pencocokan pola) dari data optik yang tidak diproses, yang sering digunakan oleh beberapa peneliti, pasti gagal dalam kasus di mana variabilitasnya besar. Secara khusus, korelasinya sangat rendah antara dua gambar orang yang sama dengan dua rotasi kepala yang berbeda.”

• Proyek ini dijuluki "Man Machine" (3). Bledsoe meninggalkan proyek pada tahun 1966 dan pekerjaan dilanjutkan di Stanford Research Institute, dipimpin oleh Peter Hart.

• Pada tahun 1997, sebuah sistem yang dikembangkan oleh Christoph von der Malsburg bersama mahasiswa pascasarjananya mengalahkan semua sistem lain yang telah dikembangkan oleh MIT dan University of Maryland. Sistem Bochum hanya dikembangkan melalui pendanaan oleh Laboratorium Penelitian Angkatan Darat Amerika Serikat.

• Pada tahun 2006, ada Face Recognition Grand Challenge (FRGC) di mana teknologi algoritma sistem diuji. Gambar wajah beresolusi tinggi, pemindaian wajah 3-D, dan gambar iris diuji dalam tantangan ini. Hasilnya menunjukkan dengan jelas bahwa algoritma baru 10 kali lebih akurat daripada algoritma pengenalan wajah tahun 2002 dan 100 kali lebih akurat daripada tahun 1995.

Bagaimana cara kerja Pengenalan Wajah?

Pengenalan wajah telah dirancang untuk menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk membandingkan gambar wajah dan menentukan apakah ada kecocokan. Ini memiliki kemampuan untuk menentukan apakah dua gambar wajah adalah orang yang sama, dan apakah gambar wajah cocok dengan salah satu gambar wajah yang terdapat dalam database tertentu. Perbandingan ini masing-masing dikenal sebagai pencocokan 1:1 dan 1:N.

(Baca Juga: Masa Depan Teknologi Pengenalan Wajah)

Untuk apa pengenalan wajah digunakan?

Seperti yang dinyatakan sebelumnya, ini digunakan untuk menganalisis gambar wajah manusia untuk tujuan menjalankannya melalui database untuk melihat apakah wajah mereka cocok dengan wajah dalam database.

Aplikasi Pengenalan Wajah.

Berikut adalah 5 aplikasi pengenalan wajah teratas yang tercantum di bawah ini: -

1. luksand
2. FaceApp
3. Kunci aplikasi
4. Tes DNA Wajah
5. kereta rel

Jika Anda menyukai sains dan teknologi, dan Anda belum mencoba aplikasi ini, Anda akan kehilangan banyak hal. Silakan mencari mereka di Google untuk informasi lebih lanjut.

Manfaat Teknologi Pengenalan Wajah.

Sekarang, mari kita lihat beberapa keunggulan FRT.

1. Periklanan Cerdas

   Pengenalan wajah dapat membuat iklan lebih menyenangkan dengan menebak usia dan jenis kelamin orang. Beberapa perusahaan seperti Tesco sudah berencana memasang layar di pompa bensin dengan pengenalan wajah bawaan. Hanya perlu sedikit waktu sebelum pengenalan wajah menjadi teknologi periklanan yang ada di mana-mana.

2. Cari Orang Hilang

   Teknologi pengenalan wajah dapat digunakan untuk menemukan anak hilang dan korban perdagangan manusia. Selama orang-orang yang hilang ditambahkan ke database, penegak hukum dapat disiagakan segera setelah mereka dikenali dengan pengenalan wajah baik di bandara, toko ritel, atau ruang publik lainnya. Misalnya, 3000 anak hilang ditemukan hanya dalam empat hari menggunakan pengenalan wajah di India!

3. Perlindungan Penegakan Hukum

   Aplikasi pengenalan wajah seluler seperti FaceFirst, sudah membantu petugas polisi dengan membantu mereka secara instan mengidentifikasi individu di lapangan dari jarak yang aman. Ini dicapai dengan memberi mereka data kontekstual yang memberi tahu mereka dengan siapa mereka berhadapan dan apakah mereka perlu melanjutkan dengan hati-hati. Misalnya, jika seorang petugas polisi menepi seorang pembunuh buronan di halte lalu lintas rutin, petugas tersebut akan langsung tahu bahwa tersangka mungkin bersenjata dan berbahaya dan dapat meminta bantuan.

4. Untuk Identifikasi Orang di Platform Media Sosial

   Facebook menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk secara otomatis mengenali ketika anggota Facebook muncul di foto. Ini telah memudahkan orang untuk menemukan foto mereka dan dapat menyarankan kapan orang tertentu harus ditandai di foto.

5. Diagnosis Penyakit

   Bukankah ini sangat menakjubkan? Pengenalan wajah dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit yang menyebabkan perubahan penampilan yang dapat dideteksi. Misalnya, National Human Genome Institute Research Institute, menggunakan pengenalan wajah untuk mendeteksi penyakit langka yang disebut sindrom DiGeorge di mana ada bagian dari kromosom ke-22 yang hilang. Pengenalan wajah telah membantu mendiagnosis penyakit pada 96% kasus. Ketika algoritma menjadi lebih canggih, pengenalan wajah akan menjadi alat diagnostik yang sangat berharga untuk semua jenis kondisi.

6. Lindungi lembaga pembelajaran dari Ancaman

   Sistem pengawasan pengenalan wajah dapat langsung mengidentifikasi ketika siswa yang dikeluarkan, orang tua yang berbahaya, pengedar narkoba, atau orang lain yang mengancam keamanan sekolah memasuki halaman sekolah. Dengan memperingatkan keamanan sekolah, pengenalan wajah dapat mengurangi risiko tindakan kekerasan.

7. Pelacakan Kehadiran Sekolah

   Selain membuat sekolah kami lebih aman, teknologi pengenalan wajah berpotensi melacak kehadiran siswa. Secara tradisional, lembar kehadiran memungkinkan siswa untuk menandatangani siswa lain, yang membolos kelas, masuk Cina sudah menggunakan pengenalan wajah untuk memastikan siswa tidak bolos kelas. Tablet digunakan untuk memindai wajah siswa dan mencocokkan foto mereka dengan database untuk memvalidasi identitas mereka.

8. Fasilitasi Transaksi Aman

   Di Cina, kita pernah mendengar perusahaan jasa keuangan bernama Ant Financial yang memungkinkan pelanggan membayar makanan dengan memindai wajah mereka. Pelanggan dapat memesan melalui menu digital, dan kemudian menggunakan pemindaian wajah sebagai opsi pembayaran. Setelah mereka memberikan nomor telepon mereka, mereka kemudian dapat membeli makanan mereka.

9. Untuk mengenali Driver

   Semakin banyak perusahaan mobil khususnya di Nigeria yang bereksperimen dengan cara menggunakan pengenalan wajah. Penggunaan pengenalan wajah untuk mobil adalah menggunakan wajah untuk menggantikan kunci sebagai sarana untuk menstarter mobil. Teknologi pengenalan wajah juga dapat digunakan untuk mengubah stasiun radio dan preferensi kursi berdasarkan siapa yang mengemudikan mobil. Teknologi pengenalan wajah bahkan dapat membuat pengemudi lebih aman dengan mengenali dan memperingatkan pengemudi jika mereka hanyut atau tidak fokus pada jalan.

Kekurangan Pengenalan Wajah

1. Variasi dalam gambar yang dibandingkan

   Ketika terjadi variasi pada posisi kepala, kondisi pencahayaan, dan ekspresi wajah pada dua gambar yang ingin Anda bandingkan, hal itu dapat menghasilkan akurasi yang rendah dan ini berlaku untuk riasan, kacamata, topi, dan apa pun yang sebagian mengaburkan. muka. Untungnya, ada beberapa cara untuk mengatasi tantangan ini seperti penggunaan set pelatihan yang besar dan beragam. Selain itu, teknik pembelajaran yang mendalam membuatnya lebih mudah untuk mengoreksi variasi ini.

2. Akurasinya kurang dari 100%

   Tidak ada algoritma pengenalan wajah yang 100% akurat bahkan dengan perangkat lunak paling canggih sekalipun, masih ada kemungkinan orang yang berwenang akan ditolak aksesnya dalam skenario kontrol akses atau sebaliknya. Dalam situasi ini, campur tangan manusia masih diperlukan. Namun, dengan tingkat akurasi yang meningkat dan dengan teknologi yang mencapai akurasi 98% dan lebih tinggi, jelas bahwa teknologi ini berguna dalam semua skenario kecuali skenario dengan risiko tertinggi.

3. Pribadi

   Salah satu kekhawatiran terbesar seputar penggunaan teknologi pengenalan wajah adalah privasi. Ini adalah kekhawatiran yang kuat, dan ada berbagai langkah yang dapat Anda ambil untuk mengurangi risiko privasi saat menerapkan teknologi pengenalan wajah. Mereka termasuk: hanya menyimpan sidik wajah/pencahayaan wajah dan bukan gambar wajah biasa; yaitu jika kasus penggunaan Anda memungkinkan untuk ini, menyimpan dan memproses data secara lokal, sehingga Anda memiliki kendali penuh atas data dan agar pihak ketiga tidak memiliki akses dan pembersihan data secara teratur.

4. spoofing

   Dalam banyak kasus, ada kekhawatiran tertentu bahwa perangkat lunak pengenalan wajah dapat tertipu oleh topeng atau salinan foto yang ditampilkan ke kamera. Untuk menghindari hal ini, banyak program pengenalan wajah menggabungkan fitur deteksi keaktifan untuk memastikan bahwa video yang dikirimkan adalah orang yang langsung, dan video tersebut diambil secara real time.

( Baca Juga: 5 Kelebihan dan Kekurangan Teknologi Face Recognition)

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Teknologi Pengenalan Wajah

T. Bisakah pengenalan wajah dibodohi?

A. Teknologi pengenalan wajah bisa ditipu. Misalnya, pada Google Pixel 4 baru, teknologi pengenalan wajah dapat ditipu oleh kembarannya atau dibuka oleh orang lain yang sangat mirip dengan Anda saat Anda tidur.

T. Apakah pengenalan wajah aman?

A. Ini tidak relatif lebih aman daripada Touch ID, karena masih sangat mungkin bagi seseorang untuk membobol ponsel Anda jika mereka benar-benar menginginkannya. Meskipun fotokopi dan gambar tidak akan menipu, tidak menutup kemungkinan bagi saudara kembar identik atau saudara kandung untuk membuka kunci ponsel Anda menggunakan ID Wajah. Dalam kejadian yang sangat tidak mungkin Anda disusupi, mengubah wajah Anda di perangkat Anda akan sedikit lebih menantang daripada mengubah kata sandi Anda!

Pikiran Akhir

Teknologi Pengenalan Wajah sangat baik untuk tujuan keamanan kita sehari-hari. Namun, seperti yang ditunjukkan dengan jelas di atas, itu tidak sempurna atau bebas dari kesalahan. Seperti kebanyakan alat dan teknologi, pengenalan wajah hadir dengan kelebihan dan kekurangan. Untuk semua tujuan yang baik, keuntungannya jauh lebih besar daripada kerugiannya. Unduh beberapa aplikasi yang tercantum di atas dan berikan sedikit keamanan pada perangkat Anda.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Akankah Teknologi Pengenalan Wajah Meningkatkan Keamanan?

Deteksi Ekspresi Wajah Menggunakan AI: Bagaimana Ini Dapat Meningkatkan Proses Perekrutan