Mengetahui Alur Kerja dari Proses Face Recognition dalam Pencocokan Citra
Dalam upaya pencocokan wajah individu dalam sebuah dataset, pemahaman terhadap alur kerja proses Face Recognition sangat penting.
Definisi Face Recognition
Untuk mengatasi kelemahan tersebut, muncul teknologi Face Recognition, sebuah bentuk pengolahan citra yang diterapkan dalam keamanan. Face Recognition, bagian dari biometrik, bertujuan mengidentifikasi individu berdasarkan karakteristik wajah mereka. Keamanan tingkat tinggi dihasilkan karena kesulitan dalam meniru, memodifikasi, atau mencuri citra wajah, dibandingkan dengan sistem tradisional.
Alur Kerja Proses Face Recognition
Dalam implementasinya, terdapat beberapa tahapan dalam proses Face Recognition, melibatkan proses pelatihan database dan pencocokan individu:
1. Training Database
- Akuisisi Citra: Citra wajah diperoleh melalui proses pengambilan atau pemindaian, memperoleh citra digital dari citra analog.
- Pengumpulan Data Citra Wajah: Dataset citra wajah dikumpulkan untuk melatih model, harus mencakup vektor fitur yang membedakan satu wajah dari yang lain.
- Pre-Processing: Citra wajah diolah untuk menghilangkan noise dan informasi tidak relevan melalui tahapan cropping, face detection, resize, dan konversi RGB ke Greyscaling.
- Ekstraksi Fitur: Ciri-ciri wajah diekstraksi menggunakan algoritma seperti Local Binary Patterns (LBP), Principal Component Analysis (PCA), atau Convolutional Neural Networks (CNN).
- Pembentukan Model: Model Face Recognition dibuat dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Support Vector Machine (SVM) atau Convolutional Neural Network (CNN).
- Pelatihan dan Evaluasi Model: Model dievaluasi dengan dataset pengujian untuk memastikan kinerja dan generalisasi yang baik terhadap data wajah baru.
2. Pengenalan atau Pencocokan Individu
- Pencocokan: Citra wajah baru dibandingkan dengan citra dalam database menggunakan metode Euclidean distance atau cosine similarity.
- Keputusan: Sistem memberikan keputusan berdasarkan hasil pencocokan, seperti “dikenali” atau “tidak dikenali.”
Kesimpulan
Dalam Face Recognition, faktor seperti intensitas cahaya, jarak akuisisi citra, dan sudut kemiringan citra dapat mempengaruhi keakuratan sistem. Pemilihan algoritma dan teknologi yang relevan saat ini dapat membantu mengatasi beberapa tantangan tersebut. Setiap tahap dalam proses, terutama pre-processing citra, harus dilakukan dengan cermat untuk menghasilkan hasil yang akurat dan memuaskan. Semoga penjelasan ini bermanfaat bagi Anda.
// Hazell
