Mesin Pengenal Wajah dari Surabaya

Bayangkan jika semua orang di dunia ini berwajah sama, seperti kembar identik. Betapa sulit mengenali seseorang, saudara kandung sekalipun. Untungnya, Tuhan menciptakan manusia dengan wajah berbeda-beda.

Wajah?di luar kasus kembar identik?dianggap sebagai ciri fisik paling unik untuk setiap orang. Karena itu, sejak jutaan tahun lalu, manusia memiliki keahlian untuk mengenali dan membedakan satu orang dengan yang lainnya. Keahlian manusia itu baru pada abad ke-20 ini dapat ditiru komputer. Dengan merangkaikan kamera video pengintai, program komputer pelacak dan pengenal wajah, serta pangkalan data yang menyimpan jutaan foto wajah, terbentuklah sistem pengenal wajah atau facial recognition. Teknologi ini populer setelah tragedi 11 September 2001. Empat bandar udara di Amerika Serikat, Logan Airport di Boston, TF Green Airport di Providence, San Francisco International Airport, dan Fresno Airport di California, memasang sistem pengenalan wajah untuk menangkap teroris yang hendak naik ke pesawat atau masuk ke Amerika.

Sistem pengenal wajah merupakan program komputer yang mampu menganalisis citra-citra wajah manusia untuk tujuan mengidentifikasi jati diri pemiliknya. Program ini akan mengambil satu citra wajah, kemudian mengukur ciri-cirinya atau disebut titik simpul, seperti jarak antarmata, tulang pipi, panjang hidung, besar sudut rahang, atau bentuk dagu, lalu menciptakan sebuah pola yang unik.

Perusahaan Visionics di Jersey City, New Jersey, Amerika, merupakan contoh yang telah membuat program pengenal wajah. Sistem itu mereka namai FaceIt. Pesaing Visionics adalah Viisage Technology, yang bermarkas di Littleton, Massachusetts, Amerika Serikat. Sistem yang dikembangkan bersama Massachusetts Institute of Technology (MIT) itu bekerja dengan membandingkan wajah dengan 128 pola dasar wajah yang telah direkam sebelumnya dalam pangkalan data. Wajah-wajah itu lalu diberi angka menurut tingkat kemiripan atau perbedaan dengan pola dasar.

Teknologi seperti itu bukan dominasi Amerika semata. Seorang mahasiswa komputer di Universitas Kristen Petra di Surabaya, Jawa Timur, juga menguasainya. Untuk merampungkan tugas akhir di kampusnya, Arie Wirawan Magono, mahasiswa itu, menciptakan sistem pengenal wajah miliknya. Arie, 23 tahun, bekas mahasiswa jurusan teknik informatika di fakultas teknik industri, kini mengajar di almamaternya. Berkat sistem buatannya itu, ia menjadi lulusan terbaik ketiga pada September lalu.

Menurut Arie, untuk melacak wajah, ia menerapkan algoritma camshift, yakni pelacakan berdasarkan perubahan rata-rata dari gerakan yang dibuat oleh wajah obyek yang diamati. Sedangkan untuk mengenali wajah, ia memanfaatkan model rantai Markov?suatu model pengurutan kejadian: probabilitas terjadinya satu kejadian bergantung pada fakta bahwa telah terjadi sebuah kejadian yang terdahulu. Peranti lunak ini dibuatnya dengan bahasa pemrograman Microsoft Visual C++ dan dibantu Image Processing Library serta Opensource Computer Vision milik Intel.

Sederhananya, kata Arie, sistemnya bekerja dengan menangkap wajah seseorang dengan kamera pengintai. Ia menggunakan kamera web?kamera yang biasa dipakai untuk konferensi video jarak jauh melalui Internet. Citra wajah itu lalu ditampilkan di layar komputer secara real time atau saat itu juga. Untuk mengenalinya, citra wajah itu lalu dicocokkan dengan pangkalan data foto wajah yang sudah ada sebelumnya.

Dalam membangun pangkalan data itu, Arie memotret empat pose setiap wajah, yaitu tengok kiri, tengok kanan, geleng kiri, dan geleng kanan. Kini pangkalannya berisi 341 citra wajah, yang terdiri atas 31 individu dengan sebelas pose.

Selain menyimpan foto wajah, pangkalan data itu menyimpan potongan citra warna kulit dan karakteristiknya serta teks data jati diri. Arie mengakui contoh warna kulit itu diperolehnya dari Internet. Misalnya untuk orang kulit hitam (negro) atau orang kulit putih (kaukasia).

Tahap selanjutnya adalah melatih program untuk mengenali wajah. "Jika wajah itu sudah pernah tersimpan di database, akan muncul identitas secara otomatis," Arie menjelaskan. Tapi, ia menambahkan, jika wajah itu asing, program akan melakukan perbandingan secara karakteristik terhadap wajah-wajah yang paling mirip.

Arie mengaku telah melakukan pengujian di tingkat laboratorium. Ia membuat pangkalan data wajah dari 20 orang. Tiap-tiap wajah dipotret dalam 10-11 pose. Tingkat akurasi pengujian terbilang tinggi: 82,76 persen.

Namun Arie mengakui sistemnya memang dirancang untuk kondisi yang sangat ideal. "Sistem ini tidak bisa mengenali wajah seseorang ketika kondisi cahaya gelap," katanya. Dalam cahaya remang-remang, satu individu bahkan bisa jadi dikenali sebagai orang yang berbeda.

Menurut Arie, penyebab kelemahan itu terletak pada kamera web statisnya. Kamera yang ia beli Rp 400 ribu ini tak dapat berputar horizontal ke kiri dan ke kanan sehingga tak mampu mengejar obyek secara maksimal. Selain itu, jangkauan penangkapannya terbatas. "Jika berjarak lebih dari tiga meter, sulit menangkap gambar orang karena muncul bintik-bintik. Kalau mau lebih canggih, seharusnya pakai kamera pengintai rangkaian tertutup (CCTV) yang dapat berputar secara otomatis," katanya.

Meski begitu, Arie sempat kondang karena alatnya itu. Sehari setelah diwisuda, Arie dijemput anggota Kepolisian Wilayah Kota Besar Surabaya yang tertarik dengan ciptaannya itu. Di markas polisi, Arie disodori beberapa sketsa wajah yang belum terungkap identitasnya. Tapi, lagi-lagi karena keterbatasan kemampuan alatnya, Arie angkat tangan. "Alat ini belum dapat mengenali sketsa atau kartun," ujarnya.

Dody Hidayat, Kukuh S. Wibowo (Surabaya)

Bagaimana Pengenal Wajah Bekerja

FaceIt, peranti lunak buatan Visionics, merupakan salah satu teknologi pengenal wajah yang sudah tersedia di pasar. Sistem ini dapat menangkap satu wajah di dalam kerumunan dan membandingkannya dengan data gambar wajah yang tersimpan di pangkalan.

1. Wajah: Memiliki petunjuk yang dapat membedakan, berupa tonjolan ataupun cekungan yang disebut titik simpul. Menurut FaceIt, wajah manusia memiliki 80 titik simpul, misalnya jarak antarmata, lebar hidung, kedalaman rongga mata, tulang pipi, garis rahang, dan dagu.

2. Kamera video pengintai: Ditempatkan di posisi yang memungkinkan untuk menangkap wajah orang di kerumunan. Misalnya di muka pintu masuk atau di dalam lift. Harus memiliki tingkat ketajaman yang tinggi dan dapat diputar orientasinya secara elektronis. Contohnya kamera CCTV (closed circuit television).

3. Program pelacak dan pengenal: Terdapat pada komputer pemroses yang terhubung langsung dengan kamera pengintai sehingga pelacakan dan pengenalan wajah terjadi saat itu juga (real time).

4. Pangkalan data gambar wajah: Terdapat di komputer pemrosesan yang terkait dengan program pelacak dan pengenal wajah. Data wajah dalam sistem FaceIt.

5. Pendeteksian: Wajah yang tertangkap kamera pengintai terkunci dalam bingkai. Algoritma pencarian dijalankan untuk menemukan bentuk kepala yang serupa di pangkalan data. Pencarian ini dalam resolusi gambar rendah, tapi jika ditemukan kemiripan akan tampil gambar resolusi tinggi.

6. Meratakan posisi: Sekali wajah terdeteksi, sistem menentukan posisi kepala, ukuran, dan pose. Setidaknya wajah berada 35 derajat di muka kamera agar sistem dapat mengenalinya.

7. Normalisasi: Citra kepala diskala dan diputar sehingga dapat didaftarkan dan dipetakan ke dalam ukuran dan pose yang sesuai. Proses normalisasi ini tak dipengaruhi cahaya.

8. Penerjemahan: Sistem menerjemahkan data wajah yang telah terpetakan tadi menjadi kode yang unik. Data wajah yang baru diperoleh itu disimpan.

9. Pencocokan: Data wajah baru dicocokkan dengan data wajah yang tersimpan di pangkalan data. Jika ditemukan kecocokan, sistem akan membunyikan peringatan dan menayangkan hasilnya.