Bagaimana AI Mengenali Wajah? Cara Kerja, Manfaat, dan Tantangannya

Pengenalan wajah oleh AI atau AI face recognition adalah teknologi biometrik yang digunakan untuk mengidentifikasi seseorang dari foto atau video berdasarkan wajahnya. Sederhananya, ini adalah kemampuan perangkat lunak untuk mengenali identitas seseorang hanya dari citra wajah.

Pada awal perkembangannya, sistem pengenal wajah bekerja dengan memetakan wajah manusia secara manual. Sistem ini menghitung jarak antar titik tertentu, seperti jarak antara mata, bentuk pipi, kontur rahang, hingga kedalaman rongga mata. Ciri-ciri unik ini kemudian dibandingkan dengan wajah lain untuk mencari kecocokan.

Kini, teknologi tersebut telah berevolusi pesat berkat Deep Learning, cabang dari AI yang meniru cara manusia belajar. Sistem dilatih menggunakan ribuan hingga jutaan data wajah yang sudah diberi label. Semakin banyak data yang dipelajari, semakin pintar sistem dalam mendeteksi, mengidentifikasi, dan mengklasifikasikan wajah. Bahkan, dalam beberapa kondisi ekstrem, performanya bisa melampaui kemampuan manusia.

Ini dia strategi AI dalam mengenali wajah:

1. Deteksi Wajah

Langkah pertama adalah menemukan wajah di dalam gambar atau video. Model AI seperti Convolutional Neural Networks (CNN) memindai gambar untuk mendeteksi area yang mengandung wajah, bahkan jika latar belakangnya ramai atau pencahayaannya kurang ideal.
Contoh: Kamera HP mendeteksi wajah secara real-time untuk mengatur fokus atau menambahkan filter.

2. Ekstraksi ciri wajah

Setelah wajah terdeteksi, AI mengekstrak ciri khas wajah, seperti jarak mata, bentuk hidung, dan garis rahang. Ciri-ciri ini diubah menjadi data numerik yang disebut face embeddings, yaitu representasi matematis unik dari wajah seseorang.
Contoh: Aplikasi perbankan membuat identitas digital dari foto KTP pengguna.

3. Pencocokan dan verifikasi wajah

Untuk verifikasi, sistem membandingkan wajah yang dipindai dengan data wajah yang sudah tersimpan, lalu menghitung tingkat kemiripannya. Untuk pengenalan, sistem mencocokkan wajah tersebut dengan database besar untuk mengetahui siapa orangnya.
Contoh: Membuka HP dengan Face ID atau pemeriksaan wajah di bandara.

4. Deteksi keaslian (liveness detection)

Agar tidak tertipu foto atau topeng, AI menggunakan teknik anti-spoofing, seperti mendeteksi kedipan mata, gerakan kepala, atau tekstur kulit.
Contoh: Verifikasi identitas jarak jauh di layanan keuangan.

• Fleksibel: Bisa digunakan di HP, kamera CCTV, hingga server berskala besar.

• Tanpa sentuhan: Verifikasi identitas cukup dengan kamera, lebih cepat dan higienis.

• Skalabel: Mampu memproses data dalam jumlah besar secara konsisten.

• Tidak mengganggu: Bekerja di latar belakang tanpa mengubah perilaku pengguna.

Meski canggih, teknologi ini bukan tanpa masalah.

• Pengumpulan data tanpa izin - Banyak sistem mengumpulkan foto wajah tanpa persetujuan jelas, yang berpotensi melanggar privasi.

• Potensi penyalahgunaan - Data wajah bisa digunakan untuk pengawasan berlebihan, pelacakan, atau pencurian identitas.

• Bias dan diskriminasi - Beberapa sistem terbukti kurang akurat untuk kelompok ras atau gender tertentu, yang bisa berujung pada salah identifikasi.

• Kurangnya regulasi - Perkembangan teknologi sering kali lebih cepat daripada aturan hukum yang mengaturnya.

• Keamanan dan akses: Mengamankan gedung dan perangkat.

• Ritel dan pemasaran: Personalisasi pengalaman pelanggan.

• Kesehatan: Verifikasi identitas pasien agar data medis akurat.

• Atur pengaturan privasi: Matikan fitur penandaan otomatis wajah.

• Gunakan alat tambahan: Manfaatkan fitur blur wajah dan penghapus metadata.

• Kurangi jejak digital: Batasi unggahan foto wajah resolusi tinggi dan edukasi orang terdekat soal tagging.

AI face recognition adalah teknologi yang luar biasa sekaligus sensitif. Di satu sisi, ia menawarkan kemudahan dan keamanan. Di sisi lain, ia menuntut kesadaran kita akan privasi dan etika. Memahami cara kerjanya adalah langkah awal agar kita bisa memanfaatkannya dengan lebih bijak.