Inovasi Pengenalan Wajah : Solusi Keamanan Bisnis Komprehensif Untuk 2022

Kemampuan kecerdasan komputasional AI dimanfaatkan dengan sangat baik dalam verifikasi wajah. Algoritma, antara lain, memutuskan berapa banyak piksel yang dapat ditampung antara mata seseorang dan lekukan bibirnya. Setelah itu, reproduksi dibandingkan dengan database wajah yang besar. Jika algoritme menentukan bahwa replika secara matematis cocok dengan wajah dalam database, sistem akan mengenalinya.

Perangkat lunak pengenalan wajah memeriksa, menyelidiki, dan kemudian memvalidasi identifikasi seseorang dalam foto atau video. Salah satu alat inspeksi paling kuat yang pernah dibuat adalah pengenalan wajah. Mayoritas orang melakukan kontak dengan perangkat lunak pengenalan wajah secara teratur, ketika mereka mengakses ponsel dan laptop mereka. Namun, bagaimana pemerintah berinteraksi dengan pembelajaran mesin pengenalan wajah memiliki dampak yang lebih besar pada kehidupan warga negara.

Kita dapat dengan mudah keluar atau memilih untuk tidak membuka perangkat lunak atau perangkat yang kita gunakan setelah kita memilikinya. Namun, ketika kita berada di depan umum, situasi ini berbeda karena kamera publik mengetahui wajah kita tanpa persetujuan kita. Ini bertentangan dengan kebijakan privasi pengguna. Akibatnya, sebagian besar perusahaan besar, seperti Amazon dan Microsoft, menolak memberikan perangkat lunak pengenalan wajah mereka kepada pemerintah dan perusahaan besar karena melanggar undang-undang privasi publik. Namun, seiring peningkatan kualitas perangkat lunak dan aturan lama kedaluwarsa, masyarakat akan dapat mengatasi masalah besar seperti di mana dan seberapa banyak perangkat lunak dapat digunakan oleh bisnis dan pemerintah.

Cara Membuat Aplikasi Perangkat Lunak Pengenalan Wajah

Bagaimana Perangkat Lunak Pengenalan Wajah Bekerja?

how to make face recognition software

Dalam film, kebanyakan orang telah melihat orang menggunakan perangkat lunak pengenalan wajah. Namun, representasi mereka tentang bagaimana perangkat lunak digunakan salah. Cara orang menggunakan perangkat lunak ditentukan oleh di mana mereka menggunakannya dan algoritme yang menjadi dasarnya.

Perangkat lunak pengenalan wajah dibangun menggunakan berbagai teknologi dan algoritma. Namun, secara umum kami dapat membaginya menjadi tiga kategori.

Deteksi: Ini adalah teknik perangkat lunak yang mengidentifikasi wajah dalam sebuahgambar. Jika Anda pernah melihat teknologi yang membuat kotak di sekitar wajah Anda, Anda pasti pernah melihat cara kerja perangkat lunak pendeteksi. Prosedurdeteksi hanya memerlukan penemuan wajah, bukan identitas orang di belakangnya.

Analisis- Analisis adalah proses dimana teknologi memetakan wajah dengan mengukur jarak antara hidung dan dagu, serta jarak antara kedua mata, dan kemudian menerjemahkan data ini ke dalam titik-titik berbeda yang dikenal sebagai “cetak wajah”. Dalam aplikasi mereka, Instagram dan Snapchat menggunakan teknologi yang sebanding.

Pengakuan- Selama fase pengenalan, teknologi mencoba memverifikasi identifikasi orang di belakang kamera. Metode ini digunakan untuk memverifikasi identifikasi orang di belakang kamera di bank, ponsel baru, dan organisasi keuangan. Jika Anda menggunakan foto yang berbeda dalam perangkat lunak, Anda akan dengan cepat belajar membedakan antara wajah dan dinding, serta antara wajah yang berbeda.

Keakuratan perangkat lunak selama proses analisis dan pengenalan ditentukan oleh berapa banyak wajah berbeda yang dimasukkan ke dalam sistem selama pelatihan kecerdasan buatan dan teknologi.

Sekali waktu, sebuah perusahaan mengajarkan perangkat lunaknya untuk mengenali wajah orang yang berbeda. Perangkat lunak pengenalan wajah kemudian akan dengan cepat menemukan beberapa wajah dan membandingkannya dengan databasenya, menyelesaikan proses identifikasi. Selama fase identifikasi, acara mendeteksi wajah di depan kamera dan membandingkannya dengan database yang dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk foto dari berbagai sumber. media sosial profil. Hasilnya kemudian diurutkan sesuai dengan kebenarannya. Sistem ini tampaknya agak sulit, namun dapat dikuasai hanya dengan beberapa kemampuan teknis.

Selain menyelesaikan tugas dalam nanodetik, sistem pengenalan wajah saat ini mampu bekerja dengan baik bahkan dalam pencahayaan yang buruk, kualitas gambar, atau sudut pandang. Berikut ini adalah beberapa aturannya:

Pentingnya Pembelajaran Mesin di 2022

Kesetaraan dalam Pengenalan Wajah

Untuk memulai, sistem pengenalan wajah harus dirancang sedemikian rupa sehingga benar-benar menghilangkan, atau setidaknya sangat mengurangi, prasangka terhadap seseorang atau kelompok berdasarkan ras, jenis kelamin, karakteristik wajah, kelainan bentuk, atau faktor lainnya. Sekarang jelas ditetapkan bahwa teknologi pengenalan wajah tidak dapat beroperasi dengan cara yang benar-benar adil. Akibatnya, organisasi yang menciptakan sistem yang memungkinkan teknologi ini biasanya menghabiskan ratusan jam untuk menghilangkan bukti prasangka.

Verifikasi ID Otomatis yang sederhana dan cepat

Solusi verifikasi wajah yang tidak memihak akan menghasilkan hasil berkualitas sangat tinggi karena akan bekerja dengan sempurna di setiap sudut dunia tanpa bias. Organisasi harus melangkah lebih jauh untuk memastikan bahwa teknologi verifikasi wajah bebas dari prasangka. Kualitas fungsi sistem hanya akan meningkat jika diuji di lingkungan dunia nyata.

Namun, terlepas dari semua keuntungan ini dan lebih banyak lagi, kekhawatiran paling signifikan tentang keseluruhan proses adalah privasi data. Pengenalan wajah masih dianggap sebagai pelanggaran privasi di banyak yurisdiksi di Amerika Serikat saat ini, dan bahaya data pribadi tersedia secara online adalah mimpi buruk yang tidak diinginkan siapa pun. Banyak pemasok sistem pengenalan wajah benar-benar mematuhi GDPR secara nyata, karena badan pengatur perlindungan data menuntut agar data pengguna dilindungi dengan segala cara. Ini menodai reputasi sistem verifikasi wajah, tetapi mudah diperbaiki.

Integrasi yang efisien

Alasan lain untuk memilihnya adalah kemudahan yang dapat diproses dan diintegrasikan. Saat ini, mengintegrasikan sistem pengenalan wajah secara online harus menjadi tugas yang paling sederhana. Karena sistem ini kompatibel dengan semua perangkat lunak keamanan, biaya operasional Anda berkurang secara signifikan karena tidak termasuk biaya instalasi dan integrasi.

Keterbukaan Mengenai Cara Kerja Internal AI

Penyedia teknologi berbasis AI harus sepenuhnya terbuka dengan klien mereka tentang aspek-aspek ini. Sebelum memasukkan teknologi ke dalam operasi sehari-hari mereka, bisnis semacam itu harus terlebih dahulu memahami keterbatasan dan potensinya. Setiap perubahan pada sistem harus dilakukan hanya setelah mendapatkan persetujuan pelanggan yang tepat. Pelanggan juga harus dapat memanfaatkan teknologi pengenalan wajah perusahaan dari tempat mana pun yang nyaman bagi mereka.

Akuntabilitas Terhadap Pemangku Kepentingan

Akuntabilitas mengacu pada penyertaan kasus penggunaan untuk menghindari bahaya fisik atau terkait kesehatan, penggelapan keuangan, atau masalah lain yang mungkin ditimbulkan oleh sistem. Di perusahaan, individu yang kompeten diberi tanggung jawab atas sistem untuk membuat keputusan yang diperhitungkan dan rasional, membawa tingkat kontrol ke proses. Selain itu, bisnis yang menggunakan sistem teknologi pengenalan wajah harus mengatasi keluhan pelanggan tentang teknologi tersebut sesegera mungkin.

Persetujuan dan Pemberitahuan Sebelum Pemantauan

Dalam situasi biasa, sistem pengenalan wajah tidak boleh digunakan untuk memata-matai orang, kelompok, atau orang lain tanpa persetujuan mereka. Beberapa organisasi pemerintah, seperti Uni Eropa (EU), telah memberlakukan seperangkat undang-undang standar (GDPR) untuk mencegah bisnis yang tidak sah memata-matai orang-orang di dalam perbatasan mereka. Organisasi dengan sistem tersebut harus mematuhi semua perlindungan data dan peraturan privasi yang berlaku.

Keamanan

Teknologi pengenalan wajah menawarkan berbagai aplikasi, antara lain, pengawasan, keamanan data pribadi, dan otentikasi dua faktor.

Pemerintah sedang mempertimbangkan untuk menggunakan proses verifikasi wajah yang ditingkatkan untuk membantu mengidentifikasi risiko yang diketahui, seperti pencuri, penjahat yang dicari, dan teroris. Jaringan yang mereka gunakan jauh lebih maju dan rumit. Itu perlu berurusan dengan puluhan ribu orang yang bepergian setiap hari di lokasi yang padat.

Akibatnya, tujuan utama menggunakan teknologi adalah untuk meningkatkan keamanan dan melindungi perdamaian dan keselamatan publik.

Perbankan online yang inovatif

Sejak pandemi melanda pantai dunia, lembaga keuangan sangat terpukul oleh para penipu. Karena seluruh industri terpaksa pindah, pemeriksaan keamanan harus mampu menangani semua penipu dan percobaan penipuan. Akibatnya, protokol KYC yang kuat telah diterapkan. Di sinilah pengenalan wajah, juga dikenal sebagai identifikasi wajah, dapat membantu. Kunci wajah dapat membantu dalam berbagai cara, termasuk memungkinkan Anda untuk bertransaksi bahkan jika Anda lupa kata sandi atau pin Anda.

Pengawasan yang Sah untuk Menghindari Pelanggaran Hak Asasi Manusia

Hanya pemerintah nasional atau otoritas pemerintahan yang menentukan yang boleh menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk masalah keamanan nasional. Berikut ini adalah beberapa masalah teknologi yang paling serius: Jelas dilarang menggunakan teknologi untuk melanggar hak asasi manusia dan kebebasan korban.

Kesalahan Verifikasi saat Melakukan Pembelian

Sistem pengenalan wajah disematkan dalam aplikasi pembayaran digital sehingga konsumen dapat memanfaatkan teknologi untuk mengotentikasi transaksi. Mekanisme ini dapat digunakan oleh kembar identik untuk melakukan pembayaran gelap dari rekening bank masing-masing. Pencurian identitas wajah dan penipuan kartu debit sangat mungkin terjadi ketika teknologi ini digunakan untuk pembayaran.

Aplikasi Penegakan Hukum dengan Ketidakakuratan

Apakah seseorang dituduh melakukan kejahatan, foto mereka diambil dan dibandingkan dengan foto-foto banyak pelaku lainnya untuk melihat apakah mereka memiliki catatan kriminal. Sementara teknologi sebagai sebuah konsep jelas berharga dalam penegakan hukum, ada beberapa kelemahan signifikan dalam implementasinya. Misalnya, gagasan AI yang bias menyajikan temuan yang salah kepada petugas penegak hukum. Meskipun sama sekali tidak berbahaya, sistem dapat dilihat secara negatif.

Bahaya yang terkait dengan teknologi pengenalan wajah sering muncul ketika teknologi bekerja seperti yang diharapkan meskipun ada perbedaan dalam kebutuhan dunia nyata. AI dan aplikasinya, menurut saya, memiliki jumlah aplikasi yang tidak terbatas dalam situasi dunia nyata. Tantangan dan kesalahan terbesar dengan teknologi pengenalan wajah berasal dari kurangnya inovasi teknologi dan kurangnya variasi dalam kumpulan data.

Itu pengenalan wajah online kesalahan sistem dapat diperbaiki di masa depan dengan tingkat pengawasan yang lebih tinggi. Di masa depan, dilema bias dalam sistem AI akan diatasi. Organisasi perlu mempertahankan tingkat kontrol yang ketat atas sistem tersebut agar teknologi dapat bekerja dengan benar tanpa pelanggaran etika.

Kesimpulan:

Teknologi pengenalan wajah adalah ilustrasi yang bagus tentang bagaimana visi komputer dan komponen pembelajaran mesin AI dapat digunakan. Reproduksi dibandingkan dengan database wajah yang besar. Sistem “mengenali” replika jika algoritme menemukan bahwa itu secara matematis cocok dengan wajah di database.

Sekalipun pengenalan wajah adalah dua sisi dari mata uang yang sama, inti dari keseluruhan artikel adalah bahwa Namun, dalam hal ini, kelebihannya melebihi negatifnya, dan kita harus mempertimbangkan fakta bahwa sangat penting untuk menggunakan teknologi kontemporer untuk mempertahankan diri. tidak hanya masyarakat kita dari ancaman yang diakui tetapi juga privasi kita dengan mematuhi GDPR standar yang dibutuhkan.

Leave a Comment