Pengenalan Wajah dengan Pembelajaran Mesin: Daftar Langkah yang Terlibat

Pembelajaran Mesin telah memengaruhi semua bidang operasi di dunia saat ini. Jadi, kemungkinan besar Anda sudah merasakan dampak pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari Anda, terlepas dari apakah Anda terlibat secara profesional atau tidak. Kemungkinan besar Anda juga sudah menggunakan berbagai alat dan produk yang mengandalkan pembelajaran mesin. Ini termasuk asisten pintar seperti Alexa atau Siri, TV pintar, dan mobil otomatis, untuk beberapa nama.

Bahkan aplikasi sehari-hari yang tampaknya sederhana, seperti Netflix, menggunakan data dan pembelajaran mesin untuk memprediksi judul apa yang akan ditampilkan di lokasi mana, tergantung pada perilaku pengguna dan hal lainnya. Demikian juga, platform streaming lain seperti Hotstar, Prime, Spotify, Apple Music juga mengandalkan Pembelajaran Mesin di satu atau yang lain. Bahkan platform media sosial menggunakan algoritme ML untuk menjadikan pengalaman lebih personal bagi pengguna dan memberikan konten yang mereka inginkan. Ini juga berlaku untuk platform belanja seperti Amazon, Flipkart, dll.

Daftarnya terus bertambah untuk pembelajaran mesin dan penerapannya. Dalam daftar itu, salah satu kasus penggunaan yang lebih penting – baik dari sudut pandang produk konsumen dan sudut pandang penelitian – adalah pengenalan wajah atau pengenalan wajah menggunakan Machine Learning. Blog ini akan membahas apa itu pengenalan wajah dan cara kerjanya dengan pembelajaran mesin.

Apa itu Pengenalan Wajah?

Pengenalan wajah mengacu pada proses memberikan mesin, alat, dan perangkat lunak kemampuan untuk mengidentifikasi atau memverifikasi fitur wajah yang berbeda. Kasus penggunaan utamanya adalah untuk pengaturan keamanan dan biometrik, meskipun juga digunakan secara merata di berbagai area.

Pengenalan wajah adalah salah satu teknologi yang mendapat banyak perhatian dari akademisi dan inovator. Sampai hari ini, ada banyak teknik pengenalan wajah yang berbeda dalam praktik. Sebagian besar sistem ini bekerja berdasarkan berbagai titik nodal pada wajah manusia. Nilai-nilai yang diturunkan dari variabel-variabel yang terkait dengan poin-poin ini membantu mengidentifikasi seseorang. Teknik ini memungkinkan aplikasi untuk mengidentifikasi individu dengan cepat dan akurat dan sangat berguna untuk konteks keamanan. Teknik ini terus berkembang dengan pendekatan baru seperti pemodelan 3-D, yang membantu mengatasi kelemahan proses saat ini.

Teknik pengenalan wajah memberikan banyak manfaat, terutama dibandingkan dengan teknik biometrik lainnya. Pertama-tama, ini adalah sifat yang sepenuhnya non-invasif karena tidak memerlukan kontak dengan orang yang diverifikasi. Hanya pemindaian sederhana yang akan berhasil. Gambar wajah dapat dengan mudah ditangkap bahkan dari jarak jauh dan dianalisis sesuai kebutuhan.

Karena manfaat ini dan banyak lagi, ada penelitian berkelanjutan yang berkelanjutan untuk membuat teknik pengenalan wajah lebih efektif dan canggih. Untuk sebagian besar, Pembelajaran Mesin telah mampu menyederhanakan banyak hal dan menyediakan algoritme dan sistem pengenalan wajah yang efisien. Ini masih merupakan bidang yang berkembang, tetapi awal pengenalan wajah dengan pembelajaran mesin telah membuahkan hasil.

Jelajahi kursus kami tentang Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Mari kita lihat peran Machine Learning dalam membuat pengenalan wajah lebih efisien dan canggih.

Pengenalan Wajah dengan Pembelajaran Mesin

Teknik pengenalan wajah terus berkembang dan berkembang seiring kemajuan dalam pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, kecerdasan buatan, dan teknologi terkait lainnya. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dengan cepat menemukan, menangkap, mengumpulkan, menganalisis, dan mengambil fitur dan nuansa wajah yang berbeda untuk mencocokkannya dengan gambar yang sudah ada sebelumnya untuk membentuk koneksi. Pembelajaran mesin dalam pengenalan wajah telah membuktikan keberaniannya di berbagai bidang, termasuk keamanan dan biometrik, tetapi tidak terbatas pada itu.

Cara kerja pengenalan wajah menggunakan pembelajaran mesin adalah sesuatu yang sedikit teknis dan melampaui cakupan artikel pengantar tentang pengenalan wajah menggunakan pembelajaran mesin ini. Jadi untuk artikel ini, mari kita pertimbangkan lima masalah besar yang perlu dipecahkan oleh mesin agar berhasil dan mengenali wajah dengan benar. Berikut lima masalah tersebut:

1. Deteksi Wajah

Proses pengenalan wajah yang benar dimulai dengan mendeteksi terlebih dahulu wajah dari sekumpulan objek. Saat ini, banyak kamera ponsel cerdas dilengkapi dengan modul deteksi wajah bawaan. Ini juga tersedia dengan platform media sosial seperti Facebook, Instagram, Snapchat, dll., yang dengannya pengguna dapat menambahkan efek dan filter yang berbeda ke foto mereka.

2. Penjajaran Wajah

Wajah-wajah yang tidak melihat langsung ke kamera atau yang jauh dari titik fokus ditafsirkan sama sekali berbeda oleh komputer. Oleh karena itu, diperlukan algoritma machine learning untuk menormalkan wajah yang dimaksud agar terlihat konsisten dengan wajah yang tersimpan di database. Hal ini umumnya dilakukan dengan menggunakan landmark wajah generik. Ini dapat mencakup bagian luar mata, bagian atas hidung, bagian bawah dagu, dll. Kemudian, algoritme ML dilatih berulang kali menggunakan titik data yang berbeda untuk menemukan titik-titik ini di wajah dan memutarnya ke arah tengah untuk menyelaraskan agar sesuai data.

Pelajari Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

4. Ekstraksi Fitur

Ini adalah langkah penting lainnya yang membantu mengekstrak semua fitur dan karakteristik penting dari wajah yang kemudian akan membantu dalam pencocokan akhir wajah dengan wajah lain dalam database. Untuk waktu yang lama, tidak jelas fitur mana yang harus diekstraksi dan dicari. Akhirnya, para peneliti menyimpulkan bahwa yang terbaik adalah membiarkan mesin dan algoritme mengidentifikasi fitur yang perlu dikumpulkan untuk pencocokan terbaik. Dalam istilah teknis, proses ini bisa disebut embedding, dan menggunakan jaringan saraf convolutional yang dalam untuk melatih dirinya sendiri. Kemudian, menghasilkan beberapa pengukuran wajah, sehingga lebih mudah untuk membedakan wajah dari wajah lainnya.

Baca Artikel populer kami terkait Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

5. Pengenalan Wajah

Setelah fitur unik dan pengukuran wajah diekstraksi dalam tahap ekstraksi fitur, algoritma ML lain diperlukan untuk mencocokkan pengukuran ini dengan wajah lain yang disimpan dalam database. Wajah mana pun dari database yang paling mendekati fitur akan cocok dengan wajah masukan.

6. Verifikasi Wajah

Verifikasi wajah adalah langkah terakhir dalam seluruh proses pengenalan wajah menggunakan proses pembelajaran mesin. Dalam hal ini, algoritma ML diperlukan untuk mengembalikan nilai kepercayaan untuk mengkonfirmasi apakah wajah cocok atau tidak. Bergantung pada itu, iterasi berikutnya dilakukan untuk meningkatkan pencocokan atau menyatakan hasilnya.

Kesimpulannya

Mesin semakin pintar, dan tidak dapat disangkal lagi. Pada titik ini, itu adalah pilihan Anda untuk membuat apakah Anda ingin duduk dan menonton mesin menjadi lebih pintar atau Anda ingin secara aktif menjadi bagian dari perubahan ini. Bagian terbaik dari bidang ini adalah terbuka dan mengundang orang dari berbagai latar belakang, mulai dari ilmu komputer hingga psikologi, ekonomi hingga teknik elektro, dan banyak lagi.

Di upGrad, kami dapat dengan yakin mengatakan bahwa jika Anda cukup termotivasi, Anda dapat membangun karier yang bermanfaat dalam Pembelajaran Mesin. Dengan panduan khusus dan kurikulum standar industri, Sertifikasi Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud akan memperkenalkan Anda pada rangkaian lengkap ML – dari dasar hingga tingkat lanjutan. Program ini mencakup banyak tugas dunia nyata dan proyek batu penjuru untuk memungkinkan Anda menguasai algoritme dan teknik ML.