Validasi KTP dengan Pendekatan Age Progression

Ketika KTP Berlaku Seumur Hidup

Seseorang memperoleh KTP pada saat berumur 17 tahun. Indonesia menerapkan KTP seumur hidup artinya terdapat kemungkinan 6 dekade KTP tersebut berlaku. Lantas, apakah KTP tersebut masih dapat melakukan fungsinya sebagai kartu tanda penduduk yang menandai pemegang ktp saat ini? Seperti misalnya foto lama yang sudah tidak sesuai dengan kondisi saat ini atau distorsi foto akibat kondisi kertas ktp yang mulai termakan usia.

Sementara KTP adalah satu satunya identitas yang diakui negara yang memiliki fungsi untuk melakukan berbagai skenario vital dalam kehidupan seperti.

  1. Melakukan validasi otopsi terhadap seseorang dengan kartu identitasnya
  2. Melakukan validasi kegiatan sosial seperti penyaluran bantuan, tracking orang hilang, hingga validasi santunan kematian
  3. Sebagai alat autentikasi aktivitas penting seperti pemilu, ujian nasional, atau yang lain.

Berdasar kondisi demikian maka pengenalan ID KTP terutama dikaitkan dengan foto yang terdapat pada KTP dan juga kondisi nyata seseorang perlu dibahas lebih lanjut.

Foto KTP dan Age Progression

Berbagai upaya mengenali sesorang berdasarkan perubahan umur sudah banyak dilakukan. Pada umumnya proses tersebut dilakukan dengan memahami pola perubahan seseorang sehingga dapat memprediksi perubahan yang terjadi berdasar feature muka. MORPH, CACD, dan FGNET dataset telah menujukkan serangkaian kemajuan yang memadai untuk melakukan proses identifikasi age progression seseorang. Sayangnya metode deep learning yang sudah dikembangkan hanya sebatas dalam dataset yang memiliki beberapa foto perubahan umur. Tantangannya adalah bagaimana jika validasi hanya dilakukan dengan berdasar satu kartu identitas?

Penelitian ini mengawali dengan mengumpulkan dataset KTP dan kondisi saat ini seseorang. Berbekal VGGFace-2 model yang dimodifikasi, penentuan klasifikasi dengan SVM menunjukkan hasil yang memadai. VGGFase 2 modifikasi dapat mengidentifikasi kesesuaian seseorang berdasar KTP dengan akurasi 0.93, yang jauh lebih baik dengan yang sebelumnya yakni 0.73

Publikasi

Deep learning pre-trained model as feature extraction in facial recognition for identification of electronic identity cards by considering age progressing

M Usgan1, R Ferdiana1 and I Ardiyanto1

Published under licence by IOP Publishing Ltd

IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 1115, International Conference on Science, Technology, Engineering and Industrial Revolution (ICSTEIR 2020) 14th-15th November 2020, West Java, Indonesia

Citation M Usgan et al 2021 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 1115 012009

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/1115/1/012009

Leave a comment

Your email address will not be published.