Teknologi Face Recognition
Face Recognition adalah sebuah proses lanjutan dari proses Face Detection. Di dalam Face Detection kita mendeteksi bagian wajah dari seseorang, wajah tersebut bisa didapatkan dari gambar maupun video. Banyak metode yang bisa digunakan untuk mendeteksi wajah tersebut, salah satu metode yang paling terkenal adalah dengan memanfaatkan hasil training dari haarcascade. Haarcascade tersebut berupa filexml (.xml) dan biasanya terinstall secara default ketika kita melakukan installasi OpenCV. File xml dari haarcasscade tersebut bermacam-macam jenisnya. Beberapa contohnya adalah haarcascade frontalface alt.xml atau haarcascade eye.xml. Frontalface merupakan contoh jenis haarcascade yang digunakan untuk mendeteksi wajah sedangkan Eye merupakan contoh jenis haarcascade yang digunakan untuk mendeteksi mata. Melihat kedua contoh tersebut, sebenarnya penggunaan Face Detection sangat sederhana apabila kita telah mengerti prinsip dasar dari haarcascade dan cara kerjanya karena sebenarnya yang kita lakukan hanyalah menggunakan file xml tersebut dan mengaturnya di dalam program kita sesuai dengan kebutuhan yang kita. Untuk mendeteksi mata, maka caranya secara umum hampir sama karena kita hanya tinggal mengganti file xml tersebut. Penulis juga telah membuat sebuah paper yang membahas mengenai proses Face Detection dengan menggunakan haarcascade tersebut dilengkapi dengan proses filter grayscale danAdaptive Threshold. [1]
Di dalam Face Recognition kita juga akan menggunakan metode haarcascade yang sama seperti pada Face Detection, hanya saja di dalam proses ini akan dilakukan proses lebih lanjut sehingga kita dapat mengenali wajah dari siapakah yang ada di dalam gambar atau video tersebut. Proses ini sangat menarik untuk dikembangkan menjadi sebuah aplikasi yang berguna bagi masyarakat. Sampai saat ini sangat banyak orang yang mengembangkan aplikasi ini untuk berbagai keperluan. Yang paling sering digunakan adalah untuk mengimplementasikan program tersebut di dalam robot. Namun ada juga yang menerapkannya untuk sistem keamanan, meskipun sebenarnya sistem ini kurang aman untuk digunakan sebagai sistem keamanan karena masih adanya kemungkinan untuk dibobol atau sistem tidak bisa mendeteksi wajah tersebut dengan baik. Proses pengenalan wajah ini dimungkinkan karena ditemukannya sistem Eigenface. Pada bab berikutnya akan dibahas dengan jelas mengenai Eigenface sebagai dasar dari percobaan di dalam paper ini.
[1] Nathanael, Ryan, Yustus Eko Oktian. 2012. Face Detection dengan Adaptive Threshold dan Grayscale filter. http://uniknown.wordpress.com/ 2012/04/12/face-detection/
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Face Recognition, dapat di download atau streaming melalui:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar