Deteksi Wajah atau Face Recognition Hanya dari Foto yang Kita Upload dengan Kecerdasan Buatan DeepFace dari Facebook

tvOnenews.com - Salah satu contoh dari kecerdasan buatan (AI) dari Facebook adalah teknologi DeepFace.

Facebook mulai meluncurkan DeepFace kepada penggunanya pada awal 2015, dan terus memperluas penggunaan dan perangkat lunak DeepFace.

DeepFace diproduksi oleh kumpulan ilmuwan dari tim riset kecerdasan buatan Facebook.

Kecerdasan buatan ini berfungsi untuk mengenali wajah orang yang ada pada postingan foto. 

Dengan AI ini, Anda tidak perlu lagi menandai seseorang yang ada pada foto secara manual, karena kecerdasan buatan ini yang akan melakukannya secara otomatis.

_{Ilustrasi DeepFace, Kecerdasan Buatan (AI) dari Facebook. Source: freepik.com}

Baca Juga

Rakernis Humas Polri 2026 Bahas Strategi Baru Hadapi Disinformasi Digital, Fokus Jaga Kepercayaan Publik di Era AI

Dalam mengembangkan kecerdasan buatan ini, AI dilatih untuk mengidentifikasi berdasarkan data.

Data ini didapatkan saat Anda menandai orang pada foto sebelumnya serta dari hasil saran AI terhadap orang yang ada di foto yang sudah Anda setujui. 

Setelah AI berlatih dan memiliki banyak data sudah dipelajari, maka AI kemudian akan dapat mengidentifikasi seseorang yang ada di dalam foto.

Dengan teknologi kecerdasan buatan ini, Facebook akan menyarankan Anda untuk men-tag muka teman yang berada dalam foto itu.

Facebook akan mengenali setiap wajah dengan angle foto, warna, dan hal lain yang berbeda dalam sebuah gambar menggunakan sebuah algoritma bernama DeepFace.

Algoritma ini diawali saat Facebook mengakuisisi startup Face.com, yakni sebuah startup yang dirancang untuk mengenali wajah dari teman, kemudian menyarankan untuk melakukan tagging pada foto tersebut. 

Setelah perusahaan ini diakuisisi oleh Facebook, algoritma dari Face.com dikembangkan menjadi lebih sempurna menjadi algoritma DeepFace.

Pada dasarnya, DeepFace menggunakan neural network 9 layer dengan lebih dari 120 juta connection weight.

Neural network ini dibangun berdasarkan training dari kurang lebih 4 juta data yang diupload oleh seluruh pengguna Facebook.

Sistem DeepFace dapat mengidentifikasi wajah dengan akurasi 97%, akurasi yang hampir sama dengan manusia pada posisi yang sama.

Pengenalan wajah Facebook lebih efektif daripada teknologi FBI, yang memiliki akurasi 85%.

Teknologi Google, FaceNet lebih berhasil daripada DeepFace menggunakan kumpulan data yang sama.

FaceNet mencetak rekor akurasi, 99,63%. FaceNet Google menggabungkan data dari Foto Google.

Teknologi face recognition dan artificial intelligence secara umum kedepan akan terus berkembang seiring dengan berjalannya waktu.

Facebook menggunakan template pengenalan wajah individu untuk menemukan foto yang menampilkan seseorang sehingga mereka dapat meninjau, terlibat, atau berbagi konten.

DeepFace melindungi individu dari peniruan identitas atau pencurian identitas.

Ambil, misalnya, contoh di mana seseorang menggunakan foto profil seseorang sebagai miliknya.

Melalui DeepFace, Facebook dapat mengidentifikasi dan memperingatkan orang yang informasinya disalahgunakan.

Untuk memastikan bahwa individu memiliki kendali atas pengenalan wajah mereka, Facebook tidak membagikan template wajah.

Selain itu, Facebook akan menghapus gambar dari template pengenalan wajah jika seseorang telah menghapus akunnya atau menghapus tanda dari foto.

Individu juga memiliki kemampuan untuk mematikan pengenalan wajah mereka di Facebook.

Jika fitur tersebut dimatikan, Facebook akan menghentikan pengenalan wajah untuk individu tersebut.

Setelah DeepFace dirilis pada tahun 2015, penggunaannya tetap stagnan. Karena semakin banyak orang yang mengunggah gambar ke Facebook, algoritma menjadi lebih akurat. (udn)