Kenali Apa Itu AI Image Recognition, Cara Kerja, dan Contoh Penerapannya

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan menyelesaikan masalah. Salah satu teknologi tersebut adalah AI Image Recognition, atau pengenalan gambar dengan kecerdasan buatan.

Teknologi ini membuat mesin atau komputer bisa mengenali dan memahami gambar seperti yang dilakukan manusia. Misalnya, AI bisa mengidentifikasi wajah dalam foto, mengenali benda seperti mobil atau hewan, bahkan membaca teks dalam gambar.

Dengan cara kerja yang unik, AI Image Recognition telah membantu banyak bidang, mulai dari keamanan hingga hiburan. 

Dalam artikel ini, MyEduSolve akan menjelaskan lebih dalam tentang apa itu AI pengenalan gambar serta bagaimana cara kerja pengenalan AI. Simak artikel ini sampai habis ya!

Baca juga: Apa Itu Algoritma Naive Bayes dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Apa yang Dimaksud dengan Image Recognition?

AI Image Recognition adalah teknologi yang membantu komputer mengenali berbagai hal di dalam gambar, seperti orang, benda, tempat, atau bangunan. Kalau kamu sebagai manusia bisa dengan mudah melihat gambar kucing dan tahu itu kucing, komputer perlu cara khusus untuk memahaminya.

Komputer melihat gambar sebagai kumpulan titik-titik kecil yang disebut piksel. Setiap piksel punya angka tertentu yang menunjukkan warnanya, dan komputer harus mempelajari pola dari angka-angka itu untuk mengenali gambar.

Ada perbedaan antara image recognition dan object detection. Perbedaannya adalah sebagai berikut:

1. Object Detection adalah teknologi yang membantu komputer menemukan letak berbagai benda di dalam satu gambar. Misalnya, dalam foto yang ada mobil, pohon, dan orang, object detection bisa menunjukkan di mana setiap benda berada dengan membuat kotak di sekelilingnya.

2. Image Recognition adalah teknologi yang membantu komputer mengenali apa yang ada di dalam gambar dan mengelompokkannya ke dalam kategori tertentu. Contohnya, komputer tidak hanya tahu bahwa ada seekor hewan di gambar, tetapi juga bisa mengenali bahwa itu adalah seekor kucing atau anjing.

Teknologi ini digunakan untuk banyak hal, seperti membuat sistem keamanan lebih canggih, membantu dokter di rumah sakit, atau menambah keseruan di game dan aplikasi.

Bagaimana Cara Kerja Image Recognition?

Secara sederhana, image recognition adalah teknologi yang meniru cara manusia melihat dan memahami dunia.

Seperti manusia yang bisa mengenali dan bereaksi terhadap apa yang dilihatnya, teknologi ini membantu komputer melakukan hal yang sama, seperti mengelompokkan dan mengenali objek dalam gambar, lalu mengambil tindakan sesuai konteks.

Cara kerja image recognition dapat dijelaskan dalam tiga tahap:

1. Tahap Pertama: Belajar dari Data

Di tahap ini, komputer mempelajari data yang sangat banyak, seperti cara bayi belajar mengenali dunia di sekitarnya. Misalnya, bayi tidak langsung tahu bahwa seekor anjing adalah anjing, tapi dengan melihat dan mendengar informasi berulang kali, mereka belajar mengenali.

Komputer juga bekerja dengan cara serupa, data yang komputer kumpulkan kemudian digunakan untuk memahami apa yang "dilihatnya" dalam gambar.

2. Tahap Kedua: Pelatihan dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Data yang sudah dikumpulkan tadi dimasukkan ke dalam sistem bernama jaringan syaraf tiruan atau Convolutional Neural Network (CNN).

CNN ini bekerja seperti saringan yang memeriksa gambar dengan sangat detail, memecahnya menjadi bagian-bagian kecil (piksel), lalu mencari pola-pola tertentu yang cocok dengan data yang telah dipelajari sebelumnya.

Pola ini membantu komputer mengenali benda atau objek dalam gambar.

3. Tahap Ketiga: Prediksi Hasil

Setelah proses pelatihan, komputer siap menerima gambar baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Komputer akan membandingkan gambar tersebut dengan informasi atau pola yang sudah dipelajari sebelumnya.

Dari perbandingan ini, komputer membuat prediksi tentang apa yang ada di dalam gambar, misalnya mengenali bahwa gambar tersebut adalah wajah seseorang atau sebuah mobil.

Hasil akhirnya disebut output, yaitu jawaban dari komputer tentang apa yang dilihatnya dalam gambar itu.

Dengan proses ini, teknologi image recognition bisa digunakan untuk banyak hal, seperti membantu mencari foto, mengenali wajah, atau bahkan mendeteksi penyakit dari gambar medis.

Baca juga: Berikut Produk dan Teknologi AI di Indonesia dan Dampaknya di Berbagai Sektor

Apa Saja Contoh Image Recognition?

AI Image Recognition telah banyak digunakan pada beberapa aplikasi dalam kehidupan karena teknologi ini memiliki banyak kegunaan pada aktivitas sehari-hari manusia. Berikut beberapa contoh dan penerapan image recognition pada keseharian kita:

1. Membuka Kunci HP dengan Wajah

AI Image Recognition adalah teknologi yang membuat HP pintar bisa mengenali wajahmu. Kamera HP memindai bentuk wajahmu, seperti mata, hidung, dan mulut, lalu mencocokkan dengan data yang sudah tersimpan.

Kalau cocok, kunci HP akan terbuka dan teknologi ini juga membantu menjaga keamanan HP karena hanya kamu yang bisa membukanya.

2. Mesin Absensi Pengenal Wajah di Kantor

Di banyak kantor, mesin absensi menggunakan AI Image Recognition untuk mencatat kehadiran karyawan. Ketika seorang karyawan berdiri di depan kamera mesin, teknologi ini akan mengenali wajahnya, mencocokkan dengan database, lalu otomatis mencatat apakah dia sudah datang atau belum.

3. Mencari Barang atau Informasi dengan Google Lens

Google Lens memakai AI Image Recognition untuk membantu kamu mencari informasi tentang benda di sekitar. Misalnya, kamu bisa memotret tanaman yang tidak kamu kenali, lalu Google Lens akan memberitahu nama tanaman itu sekaligus dengan cara merawatnya.

4. Aplikasi Pemeriksa Kulit dan Wajah

Ada aplikasi yang menggunakan AI Image Recognition untuk mengecek kesehatan kulitmu. Kamu cukup memotret wajahmu, lalu AI akan mengenali masalah seperti jerawat atau kulit kering.

Setelah itu, aplikasi akan memberi saran perawatan agar kulit kamu menjadi lebih sehat.

5. Perekaman Data Digital untuk KTP

Saat membuat KTP, AI Image Recognition memindai wajahmu untuk menghasilkan data unik yang disimpan secara digital. Hal ini mencegah data ganda, memastikan setiap orang hanya punya satu KTP, dan melindungi identitasmu agar lebih aman.

6. Mendeteksi Penyakit seperti Kanker

Dokter memakai AI Image Recognition untuk membaca hasil X-ray atau MRI. Teknologi ini membantu mereka untuk menemukan tanda-tanda penyakit seperti tumor atau kanker lebih cepat. Dengan begitu, dokter bisa memberikan pengobatan lebih awal.

7. Mobil yang Bisa Jalan Sendiri (Autopilot)

Mobil canggih dengan fitur autopilot memakai AI Image Recognition untuk "melihat" sekeliling. Kamera mobil mengenali jalan, rambu, mobil lain, bahkan pejalan kaki. Dengan ini, mobil bisa berjalan sendiri, menghindari tabrakan, dan berhenti saat ada halangan.

8. Game dengan Teknologi Augmented Reality seperti Pokemon Go

AI Image Recognition dipakai di game Pokemon Go untuk mengenali lingkungan sekitar lewat kamera. Game ini memunculkan karakter Pokémon di layar HP-mu, seolah-olah mereka ada di dunia nyata. Kamu bisa menangkap Pokémon sambil berjalan-jalan di dunia nyata.

9. Membantu Anak Disleksia Membaca

AI Image Recognition bisa membantu anak-anak yang kesulitan membaca, seperti anak-anak yang memiliki disleksia. Teknologi ini membaca teks dari buku atau layar, lalu mengubahnya menjadi suara. Anak hanya perlu mendengarkan untuk memahami isi buku.

10. Mencegah Pemalsuan Gambar dan Logo

Dengan AI Image Recognition, gambar, logo, atau lukisan bisa diperiksa apakah asli atau palsu. AI mengenali pola atau detail tertentu yang tidak bisa ditiru dengan mudah, sehingga pemalsuan bisa dicegah. Misalnya, AI bisa membedakan antara gambar asli dari fotografer dengan hasil editan.

Bagaimana Pembuatan Image Recognition dengan Phyton?

Image Recognition adalah teknologi yang membantu komputer mengenali gambar, dan salah satu alat yang sering digunakan untuk membuatnya adalah Python.

Python adalah bahasa pemrograman yang digunakan oleh komputer untuk membuat program atau aplikasi, termasuk aplikasi yang membantu komputer mengenali gambar atau data.

Dalam prosesnya, diperlukan langkah-langkah khusus atau coding agar komputer bisa memahami gambar.

Pada dasarnya, ada dua proses utama dalam Image Recognition, yaitu:

• Mengklasifikasikan Gambar, yaitu membagi gambar ke dalam beberapa kategori, seperti "kucing" atau "anjing".

• Mengidentifikasi Objek Tertentu, yaitu seperti mendeteksi letak bola pada gambar.

Namun, jika dijabarkan, terdapat lima tahapan untuk membuat Image Recognition menggunakan Phyton, yaitu: 

1. Input Gambar

Tahap yang pertama, gambar dimasukkan ke komputer, bisa dengan cara manual yaitu dengan mengunggah gambar satu per-satu atau otomatis yaitu gambar diambil langsung dari kamera atau folder.

Kalau gambarnya hitam putih, komputer melihatnya dalam bentuk data dua dimensi (2D), seperti kertas datar. Namun, kalau gambar berwarna, komputer melihatnya dalam bentuk data tiga dimensi (3D), seperti lapisan warna yang membentuk gambar.

2. Convolutional Layer (Lapisan Konvolusi)

Di tahap ini, komputer mulai melihat gambar dengan membaca pola-pola di dalamnya, seperti garis, bentuk, atau warna tertentu. Ini seperti cara manusia melihat bagian penting dari sebuah gambar.

Agar komputer tahu apa yang harus dilihat, kamu perlu menulis kode khusus yang akan memberi petunjuk pada komputer.

3. Relu Rectifier

Di tahap ini, komputer menyempurnakan gambar dengan membuang gambar yang tidak relevan atau bagian gambar yang tidak penting. Hanya bagian gambar yang sesuai dengan tujuan program akan diproses lebih lanjut.

4. Maximum Pooling Layer

Pada tahap ini, komputer menyempurnakan gambar dengan memisahkan bagian yang rusak atau tidak jelas dengan bagian-bagian yang penting. Hal ini dapat membantu komputer tetap bisa mengenali pola yang sama meskipun ada perbedaan kecil dan bisa lebih akurat mengenali objek di gambar.

5. Flattening (Meratakan Data)

Di tahap ini, komputer mengubah data gambar menjadi angka-angka yang diambil baris per baris dan kolom per kolom. Semua angka ini disusun menjadi satu daftar panjang yang akan mempermudah komputer untuk membaca data gambar dan mempersiapkannya untuk tahap berikutnya.

6. Fully Connected Layer (Lapisan Terhubung Penuh)

Di tahap terakhir, AI akan menggunakan jaringan saraf (neural network) untuk memproses gambar. Data dari gambar yang sudah diproses tersebut akan dikelompokkan ke dalam kategori tertentu yang sudah ditentukan, misalnya apakah gambar itu kucing, anjing, atau benda lain.

Dengan langkah-langkah ini, Image Recognition bisa membantu komputer mengenali dan memahami gambar, seperti yang kita lihat pada aplikasi kamera, game, atau teknologi sehari-hari lainnya.

Baca juga: Coding: Pengertian, Manfaat, dan Cara Mempelajarinya

Itu dia pembahasan mengenai AI Image Recognition, sebuah teknologi canggih yang memungkinkan komputer untuk mengenali dan mengklasifikasikan gambar serta membawa berbagai manfaat dalam kehidupan sehari-hari di berbagai bidang.

Jika kamu ingin memperdalam pengetahuan tentang AI dan cara kerjanya, segera daftar program sertifikasi Generative AI Foundations di MyEduSolve.

Jangan lewatkan juga program sertifikasi lainnya di shop MyEduSolve untuk meningkatkan keterampilan kamu dan membuka peluang karier di dunia kerja yang terus berkembang!

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi situs web MyEduSolve. Semoga membantu!