Pengenalan wajah menjadi lebih baik dalam mengidentifikasi Anda dengan AI. Begini cara kerjanya
Jika Anda cukup beruntung memiliki tiket ke sebuah acara di Madison Square Garden di New York—misalnya, pertandingan Final NBA—salah satu aspek dari kunjungan Anda adalah wajah Anda dipindai oleh sistem pengenalan wajah. Tempat-tempat acara besar semakin banyak yang menggunakan teknologi ini. Beberapa, seperti Taman, menggunakannya untuk tujuan pengawasan, dan beberapa, seperti Citizens Bank Park di Philadelphia dan Oracle Park di San Francisco, menawarkan pengunjung tiket masuk opsional tanpa tiket. Adopsi teknologi pengenalan wajah semakin meningkat, menjadi lebih lazim dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari bus umum hingga gedung-gedung publik. Administrasi Keamanan Transportasi telah menerapkan teknologi pengenalan wajah terbaru di pos pemeriksaan keamanan di berbagai bandara. Badan tersebut mengatakan sistem baru ini akan digunakan di kota-kota di Amerika yang menjadi tuan rumah pertandingan sepak bola Piala Dunia FIFA 2026. Meningkatnya penggunaan pengenalan wajah telah memperluas kekhawatiran tentang keakuratan dan bias. Namun dalam penelitian saya yang mempelajari teknologi pengenalan wajah di Vision Lab di Universitas Dayton, saya menemukan bahwa model pembelajaran mendalam yang canggih telah membuat sistem pengenalan wajah menjadi lebih akurat dan andal. Model AI, yang dilatih pada ratusan juta gambar wajah, lebih dari 99% akurat dalam lingkungan terkendali—pengaturan seperti ponsel, bandara, dan pos pemeriksaan perbatasan. Dasar-dasar pengenalan wajahPengenalan wajah melibatkan tiga langkah: menemukan lokasi wajah dalam bingkai gambar atau video, membuat cetakan wajah yang mengkatalogkan fitur-fitur yang menonjol—termasuk bentuk wajah dan titik-titik penting seperti mata, hidung, dan mulut—dan merekam tekstur kulit. Kemudian membandingkan sidik wajah tersebut dengan yang ada di database, yang mungkin ada di dalam ponsel cerdas atau di bank atau rumah sakit, untuk memverifikasi identitas seseorang atau mengizinkan akses. Di dunia fisik, sistem ini lebih cepat dan sederhana daripada mengharuskan orang menunjukkan identitas. Di dunia online, mereka lebih mudah daripada memasukkan nama login dan password. Pengenalan wajah juga secara signifikan mengurangi kemungkinan pemalsuan atau penipuan jika dibandingkan dengan kartu identitas atau kata sandi. Kemajuan teknologi datang dari berbagai proyek penelitian. FaceNet, model pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Google, telah meningkatkan pengenalan wajah yang sebagian tertutup atau tersembunyi dalam gambar. DeepFace, sistem pengenalan wajah bertenaga AI yang dikembangkan oleh Facebook AI Research, mencapai verifikasi tingkat tinggi yang sama dengan yang dicapai manusia.
Diterbitkan : 2026-06-05 08:30:00
sumber : www.fastcompany.com
