KSP Season 13 Episode 4:
Creating Simple Face Stickers Using Computer Vision Techniques
Penulis: Amelia D.
Fotografer: Amelia D.
ISTTS kembali mengadakan webinar KSP Season 13 yang berjudul “Creating Simple Face Stickers Using Computer Vision Techniques”. Materi kali ini dibawakan oleh Dr. Yosi Kristian, S. Kom, M. Kom. Pak Yosi sekarang berperan sebagai kepala program studi dan Associate Professor pada departemen informatika ISTTS. Webinar ini diadakan pada hari Selasa, 26 April 2022 secara online melalui platform Zoom dan Youtube.
Di awal webinar, pembicara mengatakan bahwa goals yang ingin dicapai yaitu untuk memberikan stiker pada wajah menggunakan teknik Computer Vision. Untuk bisa mencapai goals tersebut, hal yang pertama kali harus diperhatikan yaitu Face Detection. Dalam deteksi pengenalan wajah terdapat dua metode library open-source yang sering digunakan yaitu Dlib dan OpenCV. “Sebenarnya dari sisi akurasi lebih bagus Dlib, sedangkan dari sisi kecepatan lebih bagus OpenCV,” jelas Pak Yosi.
Face Landmark Detection merupakan bagian dalam mendeteksi wajah selanjutnya yang digunakan untuk mendapatkan akurasi dalam deteksi wajah yang lebih baik. Metode ini akan menggunakan titik-titik landmark untuk proses ekstraksi fitur sehingga perhitungan jarak untuk setiap fitur lebih akurat. Hal ini dapat membantu mendeteksi titik-titik menonjol pada wajah seperti bagian mata, alis, mulut dan juga hidung. Dengan menggunakan Dlib OpenCV menjadikan deteksi wajah berbasis facial landmark lebih akurat pada saat wajah tampak secara keseluruhan. Hal tersebut dikarenakan dapat mempresisikan gambar dalam menyesuaikan pergerakan wajah, sehingga gambar tidak akan mudah terdistorsi.
Webinar kemudian dilanjutkan sesi Live Coding. Pak Yosi menunjukkan perbedaan code antara OpenCV dan Dlib. Jika dibandingkan, memang code dari Dlib lebih pendek dibandingkan code dari OpenCV.
Webinar kemudian dilanjutkan dengan sesi tanya jawab antara peserta KSP dan Pak Yosi. Kemudian diakhiri dengan foto beserta absensi melalui Google Form untuk peserta yang telah mengikuti KSP.
