Seiring dengan perkembangan teknologi, face recognition semakin banyak digunakan untuk berbagai keperluan, mulai dari keamanan hingga operasional bisnis. Menariknya, banyak yang masih bingung membedakan antara face recognition dan face detection, dua teknologi yang sering dianggap serupa padahal memiliki perbedaan signifikan dalam aplikasi dan tujuannya.
Artikel ini akan mengupas tuntas perbedaan antara face recognition dan face detection, serta bagaimanan teknologi ini dapat memberikan solusi yang efektif untuk bisnis Anda.
Apa Perbedaan Face Recognition dan Face Detection?
Perbedaan utama antara face recognition dan face detection terletak pada fungsi utamanya face detection digunakan untuk mendeteksi keberadaan wajah dalam suatu gambar atau video, sedangkan face recognition bertujuan untuk mengenali atau mengidentifikasi siapa pemiliki wajah tersebut.
Face detection menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis gambar dan mengidentifikasi fitur wajah seperti maata, hidung, dan mulut. Teknologi ini dapat dilakukan secara real-time dengan melacak pergerakan wajah dalam bentuk video.
Face detection dapat digunakan sebagai tahap awal pengembangan face recognition. Setelah wajah terdeteksi, sistem face recognition akan melakukan analisis dan mencocokkan dengan database untuk mengidentifikasi individu.
Dibandingkan face detection, face recognition memiliki tingkat kompleksitas yang lebih rumit. Salah satunya lantaran face detection tidak memerlukan database wajah.
Database face recognition menyimpan data hasil identifikasi individu berdasarkan karakter wajah dan biometrik, seperti jarak antara mata, bentuk hidung, dan kontur wajah. Face recognition menggunakan algoritma yang lebih kompleks untuk menganalisis fitur-fitur wajah dan mencocokkannya dengan data di database.
Bagaimana Cara Kerja Face Recognition?
Face recognition bekerja dengan beberapa tahap. Secara rinci, berikut cara kerja face recognition.
Face Identification
Kamera akan mendeteksi dan menangkap sebuah gambar, video, hingga kejadian real-time yang terdapat wajah. Sistem akan mengkonfirmasi apakah gambar yang terdeteksi kamera adalah wajah atau bukan.
Analisis
Sistem kemudian akan menganalisa gambar yang telah terdeteksi menggunakan pendekatan 2D. Database akan menggunakan gambar 2D dengan pendekatan yang bisa dilakukan saat metode analisa. Misalnya, geometri wajah yang mengukur jarak antara fitur-fitur wajah seperti jarak antara bibir dan hidung, jarak antara mata kiri dan kanan, kedalaman mata, jarak antara kening dan dahu, dan lainnya. Salah satu metode analisis yakni menggunakan fotometris warna kulit, bentuk hidung, warna iris mata, bentuk bibir, kontur wajah, dan lainnya. Pendekatan lain yakni menggunakan tekstur pori-pori wajah, keunikan wajah, dan tanda khusus pada wajah yang menjadi patokan.
Face Match
Data yang terindentifikasi akan dicocokkan dengan database. Sistem akan mengkonfirmasi apakah wajah sesuai dengan identitas yang tersimpan dalam database.
Setelah terekam dan dianalisis, wajah akan dikonversi menjadi data agar dapat dicocokkan secara lebih mudah oleh sistem. Fitur wajah yang sudah dianalisa akan diubah menjadi data yang nantinya akan diterjemahkan oleh database.
Face Verification
Data wajah akan diidentifikasi menggunakan analisa dan verifikasi wajah yang sebelumnya telah ditentukan. Scanning dilakukan secara menyeluruh, mulai dari kontur, geometris, hingga tekstur wajah. Data yang terkumpul akan diubah menjadi titik-titik yang dikonversi menjadi data.
Data yang terkumpul akan diidentifikasi ulang dengan membandingkan data yang masuk dengan data yang terdapat pada database hingga mencapai perbandingan 1:1. Sistem ini kemudian akan menilai apakah wajah cocok dengan database atau tidak. Setelahnya baru dibuat keputusan apakah identitas tersebut berhak mengakses layanan, membuka aplikasi, atau masuk ke ruangan tertentu.
Baca Juga: Solusi AI untuk Bisnis Modern: Manfaat dan Implementasinya
4 Tahap Pengaplikasian Face Recognition
Teknologi face recognition saat ini telah banyak diaplikasikan oleh perusahaan. Berikut beberapa aplikasinya.
1. Absensi Kantor
Hemat waktu dan tingkatkan akurasi pencatatan kehadiran karyawan secara otomatis dengan implementasi face recognition. Wajah pegawai akan di-input ke dalam sistem yang telah di-setting, sistem kemudian mengenali wajah tersebut setiap kali melakukan absensi.
2. Verifikasi Pelanggan
Identifikasi dan verifikasi pelanggan dan berikan layanan yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan. Verifikasi berupa pencocokan kartu identitas dan autentikasi biometrik, face recognition umumnya digunakan oleh aplikasi fintech untuk memverifikasi kesesuaian wajah dengan kartu identitas.
3. Buka Rekening Bank
Verifikasi calon nasabah menggunakan face recognition berfungsi untuk memastikan data calon nasabah dan mempermudah proses transaksi hingga login di aplikasi bank. Alih-alih menggunakan nomor PIN yang mudah diretas, nasabah cukup menggunakan face recognition.
4. Akses ke sebuah Ruangan
Kontrol akses ke semua ruangan, gedung, hingga perangkat secara otomatis tanpa menggunakan kunci atau kartu.
Contoh Produk Face Recognition
Salah satu produk face recognition yang menawarkan akurasi dan keamanan tinggi yakni Uniview ECS-50B-DC-HD. Server intelligent edge computing ini mendukung streaming video berdasarkan deteksi dan komparasi wajah, dengan kemampuan monitoring hingga 50 ribu image wajah.
Cukup dengan satu kali pembelian, perusahaan Anda dapat menggunakan fitur face recognition secara terus menerus sehingga dapat menghemat biaya. Tanpa perlu biaya ekstra, Anda juga dapat meningkatkan fungsi sistem CCTB dengan menambahkan fungsi face recognition tanpa perlu upgrade kamera.
Uniview ECS-50B-DC-HD
Uniview ECS-50B-DC-HD merupakan solusi server yang memiliki kapasitas perpusatakaan wajah besar, mampu menyimpan hingga 50 ribu gambar wajah untuk pemantauan dan analisis yang efektif. Server ini mendukung hingga 8 channel untuk mendeteksi wajah pada aliran video, termasuk smart intrusion prevention (SIP) berbasis video dan analisis pintar, seperti deteksi penggunaan helm bagi pesepeda motor yang melanggar, merokok, penggunaan sabuk pengaman, dan deteksi lama tinggi.
Solusi ini dapat terhubung dengan IP kamera third party yang sesuai dengan Onvif atau RTSP. Untuk konektivitas jaringan yang andal, Uniview ECS-50-DC-HD dilengkapi dua interface Ethernet 10M/100M/1000M yang adaptif.
Fitur dan Benefit Uniview ECS-50B-DC-HD
Uniview ECS-50B-DC-HD hadir dengan fitur unggulan sebagai berikut:
- Mendukung face detection dan face comparison berbasis video stream yang mampu memantau 50 ribu gambar wajah.
- Mendukung smart intrusion prevension (SIP) berbasis video stream.
- Mendukung analisis perilaku berbasis video stream dan menyediakan fitur pendeteksi perkelahian, penggunaan masker, helm, sabuk pengaman, kehadiran, penghitungan orang di dalam ruangan, suhu panas tubuh, hingga mendeteksi tikus.
- Dapat menghubungkan dengan kemera IP third party yang sesuai dengan Onvif atau RTSP 4/8 channel.
- Two 10M/100M/1000M network interfaces (RJ45).
- Mendukung akses dan kontrol berbasis browser.
- Mendukung API RESTful khusus dan pelaporan data secara real-time ke server tertentu.
- Menambahkan fitur kepintaran (AI) pada CCTV berbasis IP kamera yang basic sekalipun.
Dapatkan Produk Face Recognition di XDC
Saatnya bisnis Anda mengimplementasikan solusi face recognition canggih untuk meningkatkan keamanan dan akurasi dengan solusi dari Uniview. XDC Indonesia sebagai authorized partner Uniview akan membantu proses implementasi solusi Uniview mulai dari tahap konsultasi, maintenance, hingga dukungan after-sales untuk menjamin proses transformasi bisnis Anda tanpa kendala. Segera konsultasikan kebutuhan solusi face recognition bisnis Anda dengan solusi Uniview dari XDC dengan menghubungi kami melalui link ini.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
