Face Mask Recognition? apakah memungkinkan? teknologi apa yang sekiranya mendukung? simak artikel ini…

Di era digital ini, teknologi sudah makin berkembang dan semakin canggih. Banyak produk dengan teknologi canggih bertujuan untuk memberikan pelayanan yang nyaman, cepat, dan efisien. Teknologi dapat dimanfaatkan dalam berbagai aspek, salah satunya dalam sistem pembayaran. Sistem pembayaran berevolusi dari yang awalnya hanya barter, lalu menggunakan uang, kartu kredit hingga sekarang pembayaran dapat dilakukan dengan mudah dan aman melalui smartphone, baik melalui mobile banking atau dengan melakukan scan barcode. Namun, pernahkah terpikir oleh Anda melakukan pembayaran hanya dengan wajah?

Face recognition

Sebelum membahas hal tersebut, Anda perlu mengetahui tentang apa itu face recognition. Face recognition atau pengenalan wajah merupakan teknologi yang dapat mengidentifikasi biometrik wajah secara real time dengan mengambil fitur-fitur wajah. Pengenalan wajah merupakan salah satu dari berbagai macam metode biometrik yang memiliki akurasi cukup tinggi [1]. Dibandingkan dengan metode pembayaran yang lain, pengenalan wajah lebih aman dan mudah dipakai daripada membutuhkan password atau PIN yang suatu saat bisa lupa. Selain itu, metode pembayaran menggunakan smartphone atau kartu kredit bisa saja hilang, tertinggal atau tercuri. Oleh karena itu, perlu diterapkan metode yang baru yang lebih praktis dan aman.

Face Recognition

Face Recognition

Metode pembayaran dengan pengenalan wajah juga sangat membantu di era COVID-19. Face recognition payment merupakan contactless payment yang dapat meminimalisir kontak fisik sehingga dapat terhindar dari virus. Dengan adanya metode ini, Anda tidak perlu lagi membawa smartphone maupun kartu kredit untuk melakukan pembayaran karena pembayaran dapat mudah dilakukan hanya dengan melakukan scan wajah Anda [2]. Dalam sistem pembayaran, keamanan merupakan salah satu aspek yang penting. Para pengguna mengkhawatirkan tentang keamanan data pribadi mereka, dan tentunya uang mereka. Tetapi, seharusnya keamanan terjamin karena fitur pada wajah tiap orang berbeda-beda sehingga sulit untuk dibobol [3]. Jadi, urusan keamanan juga masih menjadi hal yang perlu dipertimbangkan bagi pengembang. Diluar hal itu, mungkin beberapa orang tidak akan merasa asing dengan metode pembayaran pengenalan wajah karena sekarang kebanyakan smartphone mereka sudah menggunakan metode pengenalan wajah untuk membuka layar hp mereka.

Pembayaran menggunakan metode pengenalan wajah sudah diterapkan di China. Lebih dari 100 juta orang telah mendaftar untuk sistem pembayaran pengenalan wajah pada 2019 [4]. China menerapkan metode ini pada pertokoan, butik, maupun untuk membayar ongkos bus. Hal ini menuai pro dan kontra, karena pada saat testing, ada beberapa pengguna yang lebih memilih untuk kembali ke metode pembayaran yang lama karena merasa tidak aman. Namun, beberapa juga lebih suka menggunakan metode pembayaran menggunakan pengenalan wajah karena dianggap cepat dan praktis. Mari kita ambil contoh dari salah satu perusahaan di China yang mendominasi sistem mobile payment, Alipay. Alipay menyebut konsep ini dengan nama “smile to pay”. Pengguna yang sudah mendaftarkan akunnya dapat mendaftarkan wajahnya sehingga saat pengguna hendak membayar, sistem dapat mencocokkan wajah dengan basis data sehingga perangkat tersebut dapat memverifikasi wajah pengguna dan memproses pembayaran.

Metode pembayaran ini juga diterapkan di Amerika Serikat, meskipun belum sepenuhnya diterima. John Miller melakukan uji coba pada CaliBurger [4]. Hal ini dapat menyelesaikan masalah antrean yang lambat dan biaya tinggi dari pembayaran menggunakan kartu kredit. Produk ini juga mulai menyebar dengan cepat ketika ada pandemi virus corona. Tidak hanya sekedar digunakan untuk pembayaran, metode pengenalan wajah ini diharapkan dapat dikembangkan untuk mencari tahu kebiasaan dan preferensi menu yang dipilih pelanggan sehingga dapat memunculkan rekomendasi di masa mendatang.

Photo by Anna Shvets from Pexels

Photo by Anna Shvets from Pexels

Face Mask Recognition

Beberapa contoh diatas menggunakan face recognition untuk mendeteksi wajah sesesorang dan melakukan transaksi berdasarkan ekspresi senyum. Permasalahannya sekarang di masa pandemi ini adalah orang-orang menggunakan masker sehingga ekspresi wajah sulit untuk dikenali. Untuk itu diperlukan teknologi yang dapat mengenali wajah seseorang saat tertutup masker.

Hal ini dapat dilakukan menggunakan CNN yang dapat mengekstrak fitur wajah dari data training yang sudah diberi label. Mesin dilatih menggunakan data wajah orang sehingga dapat melakukan prediksi apakah seseorang tersebut menggunakan masker atau tidak. Dengan CNN, dapat juga mendeteksi pose dengan berbagai arah sesuai derajat, sehingga dapat mendeteksi wajah seseorang dari angle manapun [5] dimana hal ini pasti terjadi jika diimplementasikan di kehidupan. Lalu, jika prediksi mengatakan wajah tersebut menggunakan masker, dapat dilanjutkan menggunakan GAN-Based Network untuk memprediksi ekspresi wajah seseorang tanpa masker dengan melakukan object removal dan image completion [6]. Jika prediksi tersebut benar maka mesin dapat memprediksi wajah seseorang yang nantinya akan dihubungkan ke dalam basis data untuk mengakses ke akun orang tersebut. Selanjutnya, jika prediksi menunjukkan ekspresi dari wajah orang tersebut sedang tersenyum, maka proses pembayaran dapat dilakukan.

Hal ini tentu belum sempurna sehingga masih membutuhkan riset dan percobaan yang menghasilkan tingkat akurasi tinggi agar dapat diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari. Dengan begitu, proses pembayaran dalam masa pandemi ini akan sangat dimudahkan dan tidak mengabaikan keamanan tiap orang.

Referensi

[1] S. K. Chen and Y. H. Chang, 2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering(AISE2014). Lancaster, Pennsylvania: DEStech Publications, Inc, 2014.
[2] M. I. Nasution, N. Nurbaiti, N. Nurlaila, T. I. Rahma, and K. Kamilah, “Face Recognition Login Authentication for Digital Payment Solution at COVID-19 Pandemic,” 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering (IC2IE), 2020.
[3] A. Aria, V. Agnihotri, A. Rohra, and R. Sekhar, “Secure Online Payment with Facial Recognition using MTCNN”, International Journal of Applied Engineering Research, vol. 15, no. 3, pp. 249–252, 2020.
[4] “Forget credit cards – now you can pay with your face. Creepy or cool?,” Los Angeles Times, 14-Aug-2020. [Online]. Available: https://www.latimes.com/business/technology/story/2020-08-14/facial-recognition-payment-technology. [Accessed: 20-Mar-2021].
[5] S. Chen, W. Liu, and G. Zhang, “Efficient Transfer Learning Combined Skip-Connected Structure for Masked Face Poses Classification,” IEEE Access, vol. 8, pp. 209688–209698, 2020.
[6] S. K. Chen and Y. H. Chang, 2014 International Conference on Artificial Intelligence and Software Engineering(AISE2014). Lancaster, Pennsylvania: DEStech Publications, Inc, 2014.

 

written by: Shelina Linardi for Academic Writing subject