Face Recognition atau yang lebih dikenal dengan Pengenalan Wajah merupakan suatu fitur pengidentifikasian seseorang dari gambar digital atau video. Fitur ini didasarkkan pada kemampuan software untuk mengenali wajah seseorang dengan memetakan bebrbagai ciri khas wajah. Setiap wajah manusia memiliki karakteristik khusus yang bisa membedakan satu sama lain atau sering disebut dengan ‘facaeprint’.

Pada awalnya, fitur pengenalan wajah ini masih menggunakan gambar 2 Dimensi (2D). Cara kerja fitur ini dengan membandingkan gambar 2D dengan gambar 2D di pusat data. Tetapi, untuk dapat menjalankan fungsinya dengan efektif dan akurat maka gambar yang diambil harus menghadap kamera secara langsung dengan sesedikit mungkin perbedaan cahaya dan ekspresi wajah dengan gambar yang ada di pusat data. Hal tersebut banyak menimbulkan masalah seringkali gambar yang diambil tidak dalam kondisi ‘terkontrol’, baikk dari posisi pengambilan maupun sudut pencahyaan. Hal-hal itulah yang menyebabkan fitur pengenal wajah dianggap tidak efektif untuk digunakan karena tingkat kesalahan pengenalan yang tinggi. Saat ini sudah banyak fitur pengenalan wajah dengan menggunakan gambar 3 Dimensi model (3D) yang disebut-sebut memberikan tingkat akurasi yang lebih baik dari sebelumnya. Cara kerja 3D model dilakukan dengan mengidentifikasi karakteristik khusus dari wajah yang unik dan tidak berubah seiring berjalannya waktu. Biasanya yang di deteksi adalah ciri khas yang berhubungan dengan tulang dan jaringan keras lainnya yang membentuk wajah seperti bentuk wajah, lekukan mata, lekukan hidung dan sebagainya. Dengan menggunakan tolak ukur yang tidak dipengaruhi oleh cahaya, maka fitur ini masih bisa mendeteksi dalam keadaan gelap dan masih memungkinkan untuk dapat mengenali seseorang dari berbagai sudut pengambilan gambar sampai mendekati sudut 90 derajat.

TAHAPAN PEMVERIFIKASIAN IDENTITAS

• Deteksi

Gambar dapat diperoleh dengan memindai secara digital foto yang sudah ada (2D) ataua dengan menggunakan gambar video untuk mendapatkan gambar live subjek (3D)

• Pengaturan

Begitu mendeteksi wajah, sistem menentukan posisi kepala, ukuran dan pose. Seperti yang dikatakan sebelumnya, subjek berpotensi dikenali sampai 90 derajat, sementara dengan 2D, kepala harus menoleh kamera setidaknya 35 derajat ke arah kamera

• Pengukuran

Sitem mengukur lekukan wajah dalam skala sub-milimeter (gelombang mikro) dan menciptakan template

• Representasi

Sistem menerjemahkan template menjadi kode unik. Pengkodean ini memberi masing-masing template serangkaian angka untuk mempresentasikan fitur di wajah subjek.

• Pencocokan

jika gambarnya dalam bentuk 3D dan pusat datanya berisi gambar 3D, maka pencocokan akan terjadi tanpa perubahan apapun terhadap gambar. akan tetapi, saat ini tantangan dihadapi oleh pusat data yang gambarnya masih dalam bentuk 2D. 3D memberikan variabel yang bergerak dan hidup untuk dibandingkan terhadap gambar yang datar dan tidak bergerak.

• Verifikasi atau Identifikasi

Dalam verifikasi, gambar dicocokan hanya pada satu gambar di pusat data. misalnya, gambar subjek dicocokan dengan gambar dari pusat data Kantor Samsat untuk memverifikasi identitas subjek.