Mengenal Face Recognition: Sistem Pengenal Wajah Berbasis Kecerdasan Buatan

Perkembangan teknologi merupakan suatu keniscayaan yang tidak dapat kita hindari. Membawa berbagai dampak, baik dampak positif maupun negatif. Namun, merebaknya perkembangan teknologi yang kian massive justru sesuatu yang patut kita syukuri sebagai suatu anugerah, sebab hal itu menandakan kemajuan peradaban umat manusia dalam menciptakan berbagai alat yang bertujuan untuk memudahkan pekerjaan kita sehari-hari. Tak dapat dipungkiri, perkembangan teknologi yang cukup pesat dewasa ini, menawarkan berbagai kemudahan, membuat sesuatu yang mustahil menjadi mungkin, bahkan hal-hal yang tidak pernah kita bayangkan sekali pun dapat terlaksana berkat kemajuan tersebut.

Tren teknologi  saat ini ditengarai lebih mengarah kepada kecerdasan buatan atau yang populer dengan istilah artificial intelligence (AI). Istilah dan riset mengenai kecerdasan buatan dikenal sejak tahun 1956 dan semakin populer dewasa ini berkat algoritma canggih, penyimpanan komputasi, dan peningkatan daya. Teknologi ini bahkan diklaim mampu menggantikan beberapa pekerjaan atau profesi di masa depan. Betapa tidak, AI memungkinkan mesin untuk mengerjakan tugas layaknya manusia, sebab konsep utama dari AI sendiri ialah teaching machine like human (mengajari mesin untuk bisa berperilaku seperti manusia).

Cabang dari AI yang saat ini banyak dipelajari yakni pembelajaran mendalam atau deep learning. Terobosan deep learning membuat AI makin populer karena implementasinya banyak digunakan hampir di semua lini industri. Deep learning mampu melatih komputer untuk mengerjakan pekerjaan manusia, seperti mengenali suara, mengidentifikasi gambar, bahkan membuat prediksi. Adalah face recognition yang merupakan salah satu sistem implementasi deep learning yang dapat mengenal wajah secara spesifik dari gambar digital atau frame video. Tidak hanya wajah yang dapat dikenali, namun juga usia, keadaan emosional, fitur-fitur wajah, dan sebagainya. 

Sistem face recognition ini dibangun berdasarkan pemodelan (pre-trained model). Ketika membuat sistem pengenalan seperti ini, konsep machine learning mengharuskan kita membuat pemodelan terlebih dahulu  sebelum menjadi sistem yang utuh. Dalam kasus face recognition, maka pemodelan yang dibuat adalah pemodelan wajah. Sederhananya, mengajari komputer agar mengenali gambar dan karakteristik wajah untuk kemudian diintegrasikan dengan sistem database yang memuat berbagai data pemilik wajah. Wajah yang terdeteksi akan muncul berdasarkan pada sebuah ukuran dan orientasi dalam posisi tertentu.

Implementasi sistem face recognition dapat digunakan dalam ragam aplikasi, misalnya untuk sistem absensi, me-monitoring sistem pengunjung di pusat perbelanjaan dan di tempat-tempat keramaian, hingga mengenali statistik perilaku konsumen bagi industri retail. Sistem ini dapat menggantikan kartu dan sidik jari untuk aplikasi absensi dan gate system karena dinilai lebih canggih dan praktis dalam segi penerapannya.