PENERAPAN DEEP LEARNING PADA FACE RECOGNITION (LITERATURE REVIEW) - Zelvi Gustiana; Ananda Hadi Elyas (Universitas Dharmawangsa, 2024)
Penelitian ini mengkaji penggunaan teknologi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk pengenalan wajah, dengan fokus pada penerapan teknologi 3D, Generative Adversarial Networks (GAN), dan Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). Teknologi 3D menawarkan solusi atas batasan metode 2D, memperbaiki akurasi pengenalan di kondisi pencahayaan yang beragam dan orientasi wajah yang berubah-ubah. Integrasi GAN dan DCNN meningkatkan kemampuan generalisasi model, yang esensial dalam menghadapi variasi data nyata. Penelitian ini juga mengeksplorasi pengembangan CNN yang ringan, cocok untuk aplikasi mobile, yang mengoptimalkan kinerja tanpa mengorbankan efisiensi penggunaan sumber daya. Kajian ini menyoroti pentingnya mengembangkan dataset yang variatif untuk melatih model dengan efektif, mendorong keakuratan yang lebih tinggi dalam pengenalan wajah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi pengenalan wajah memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi, mulai dari keamanan hingga layanan personalisasi, memperkuat perlunya penelitian lebih lanjut untuk terus meningkatkan teknologi ini.