Semua kelas Silabus Deteksi Deepfake Vision Transformer · Episode 2 dari 6

Kelas Deteksi Deepfake Vision Transformer #2: Ekstraksi & Penyelarasan Wajah dengan Detektor YuNet (OpenCV)

0 kali dilihat

Kelas deteksi dan penyelarasan wajah dengan OpenCV YuNet bahasa Indonesia: kotak wajah, landmark mata-hidung-mulut, rotasi affine, dan uji pada foto berisi banyak wajah. Episode 2 seri deteksi deepfake Vision Transformer.

Software: Deep Learning (PyTorch Vision Transformer)
Level: Menengah
Durasi: ± 10 menit
Total seri: 1 jam 11 menit · 6 video
Terbit: 24 Oktober 2026

Episode 2 dari 6 · lihat silabus

Berlangganan ▶ Tonton video praktik0 kali ditonton

Memeriksa akses...

Ingin belajar lebih dalam?

Ikuti kursus kami atau tanyakan langsung lewat WhatsApp.

Lihat silabus lengkap 6 episode Lihat Kursus Deteksi Deepfake Tanya via WhatsApp

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Dipilih dari software, topik, dan level “Kelas Deteksi Deepfake Vision Transformer #2: Ekstraksi & Penyelarasan Wajah dengan Detektor YuNet (OpenCV)”.

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Pengenalan Wajah Tahan Oklusi

6 episode video + PDF, total 1 jam 26 menit. Dimulai dari: Dataset Wajah LFW & Membuat Oklusi Sintetis (Masker, Kacamata, Tangan).

1 jam 26 menit 0 0

Lihat kelas

Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia

6 episode video + PDF, total 57 menit. Dimulai dari: Dataset Rontgen Dada: Memuat, Eksplorasi & Pembagian Data.

57 menit 22 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Transfer Learning Penyakit Daun

6 episode video + PDF, total 1 jam 5 menit. Dimulai dari: Dataset PlantVillage: Struktur Folder, Distribusi Kelas & Pembagian Data.

1 jam 5 menit 9 0

Lihat kelas

50 episodeAda gratis

Agentic AI · Pemula–Menengah

Agentic AI Tanpa Coding

50 episode video + PDF, total 14 jam 29 menit. Dimulai dari: Chatbot, Otomasi, dan AI Agent: Apa Bedanya?.

14 jam 29 menit 66 0

Lihat kelas

100 episodeAda gratis

Claude · Pemula–Mahir

Claude dari Nol sampai Mahir

100 episode video + PDF, total 15 jam 1 menit. Dimulai dari: Apa Itu Claude dan Bedanya dengan ChatGPT serta Gemini.

15 jam 1 menit 62 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Segmentasi Tumor Otak U-Net

6 episode video + PDF, total 1 jam 10 menit. Dimulai dari: Dataset MRI Otak & Mask Tumor: Memuat, Visualisasi & Pembagian per Pasien.

1 jam 10 menit 28 0

Lihat kelas

ANFIS Metaheuristik Peramalan Deret Waktu

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

ANFIS Metaheuristik Peramalan Deret Waktu

6 episode video + PDF, total 59 menit. Dimulai dari: Deret Waktu Non-Linear: Dataset, Stasioneritas, dan Pola.

59 menit 13 0

Lihat kelas

Optimasi Multi-Objektif NSGA-II MOPSO Hybrid

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Optimasi Multi-Objektif NSGA-II MOPSO Hybrid

6 episode video + PDF, total 59 menit. Dimulai dari: Optimasi Multi-Objektif: Pareto Front, Dominasi, dan Fungsi Uji ZDT/DTLZ.

59 menit 9 0

Lihat kelas

Butuh lebih dari video?

Pilihan lain dari kami untuk Python.

Belajar bareng mentor

Kursus AI & Kecerdasan Buatan terjadwal, dibimbing langsung, bersertifikat.

Kursus

Kursus Optimasi Multi-Objektif: NSGA-II, MOPSO & Algoritma Hybrid (Python)

Kursus

Kursus Klasifikasi Aritmia EKG dengan Wavelet & Deep Learning (PyTorch)

Kursus

Kursus ANFIS + PSO/GA untuk Peramalan Deret Waktu Non-Linear (Python)

Lihat semua AI & Kecerdasan Buatan →

Minta dibuatkan

Tidak sempat belajar Python? Tim kami bisa mengerjakan proyeknya.

Jasa

Jasa Machine Learning Python — Model Prediksi, Segmentasi Pelanggan, Deteksi Fraud & Aplikasi AI

Jasa

Jasa Pembuatan Gambar AI dengan Stable Diffusion — Produksi Visual Custom Tanpa Batas

★ 4.9

Jasa

Jasa Pembuatan Gambar & Video AI dengan Leonardo AI — Visual All-in-One untuk Bisnis

★ 4.9

Lihat semua AI & Kecerdasan Buatan →

Kabari saya kalau ada kelas Python baru

Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.

Transkrip

Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.

Tampilkan transkrip

Pembuka

Inilah hasil akhirnya, sebuah foto berisi empat wajah yang miring ke berbagai arah. Detektor unit menemukan semuanya, lengkap dengan titik mata, hidung, dan mulut, lalu setiap wajah diputar dan dipotong menjadi tegak dan rapi. Inilah tahap pertama setiap sistem deteksi deepfake. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di episode kedua seri deteksi deepfake berbasis Vision Transformer. Dalam kasus nyata, foto atau video berisi orang, latar, dan benda lain. Detektor deepfake bekerja pada wajah, jadi langkah pertama adalah menemukan wajah, lalu menyelaraskannya supaya posisi mata dan mulut konsisten. Pada video, langkah ini dilakukan untuk setiap frame. Kita memakai UNED, detektor wajah ringan bawaan OpenCNM. Model UNED sudah ada di folder model, ukurannya hanya 230 kilobite.

Langkah 1: Detektor wajah YuNet

Buat file deteksi underscore wajah.py Fungsi deteksi membuat face detektorin dengan ukuran sesuai citra dan ambang keyakinan 0,6. Setiap wajah yang ditemukan dikembalikan sebagai 15 angka. 4 angka kotak wajah, 10 angka untuk 5 titik landmark, yaitu 2 mata, hidung, dan 2 sudut mulut, serta skor keyakinan. Berikutnya fungsi sejajarkan.

Langkah 2: Penyelarasan berdasarkan mata

Dari 2 titik mata kita hitung sudut kemiringan dengan artang N, dan jarak antarmata untuk menentukan skala. Matrix rotasi afine memutar wajah agar kedua mata sejajar horizontal, memperbesar atau memperkecilnya agar jarak mata selalu sama, lalu menempatkan titik tengah mata di posisi tetap. Hasilnya setiap wajah punya posi yang seragam.

Langkah 3: Membuat foto grup uji

Sekarang buat file uji underscore deteksi dot py. Untuk mengujinya kita buat sebuah foto grup, 4 wajah dari detaset diputar acak sampai 25 derajat dan ditempatkan di posisi berbeda pada kanvas abu-abu. Lalu kita deteksi, gambar kotak hijau dan titik landmark merah, dan tampilkan hasil penyelarasan setiap wajah.

Langkah 4: Hasil deteksi & penyelarasan

Jalankan. Keempat wajah terdeteksi dengan skor sekitar 0,93 sampai 0,94. Pada gambar atas terlihat kotak dan lima titik landmark di setiap wajah, dan baris bawah memperlihatkan keempat wajah yang sudah tegak dan seragam setelah disejajarkan. Di akhir kita uji pada 240 sampel detaset, semuanya terdeteksi.

Ka 5: Penyelarasan dan jejak deepfake

Satu catatan penting untuk deteksi deepfake. Penyelarasan memutar dan mengubah ukuran citra, dan proses itu menghaluskan jejak frekuensi tinggi yang kita lihat di episode lalu. Detaset kita sudah berupa wajah yang tersejajarkan dengan resolusi asli, jadi untuk pelatihan kita memakainya langsung, sedangkan detektor unit kita pakai untuk menemukan wajah pada foto bebas, termasuk di aplikasi web di akhir seri.

. Selesai!

Selesai. Kita sudah memakai detektor unit untuk menemukan wajah dan lima landmark, menyelaraskan wajah berdasarkan posisi mata, dan menguji pada foto berisi beberapa wajah miring. Di episode berikutnya kita masuk ke inti seri, memahami Vision Transformer, mulai dari pack embedding, token posisi, sampai self-attention. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset AI di bidang deteksi deepfake dan forensik citra? Cerdas inovasi digital membantu implementasi deep learning, dari deteksi wajah, Vision Transformer, perbandingan dengan CNN, uji ketahanan kompresi, sampai peta attention dan aplikasi web, serta membuka kursus deep learning dengan Pythor. Ingin menguasai seluruh seri ini? Dari detaset wajah sampai aplikasi pemeriksa deepfake? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Mau satu kelas saja? Beli kelas satuan dengan akses selamanya. Langganan sekarang di halaman premium cerdasinovasidigital.com Hubungi WhatsApp kami, atau kunjungi cerdasinovasidigital.com Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya. Terima kasih telah menonton,

Tanya materi kelas

Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.

Catatan saya

Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.

Tanya jawab

Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.

Belum ada pertanyaan.

Pengajar

Tim Cerdas Inovasi Digital

Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI

53 kelas video1.292 episode

Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.

Lihat klien kami →

Memuat

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

1:02Langkah 1: Detektor wajah YuNet

2:11Langkah 2: Penyelarasan berdasarkan mata

3:30Langkah 3: Membuat foto grup uji

6:11Langkah 4: Hasil deteksi & penyelarasan

8:04Ka 5: Penyelarasan dan jejak deepfake

8:29. Selesai!

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

1:02Langkah 1: Detektor wajah YuNet

2:11Langkah 2: Penyelarasan berdasarkan mata

3:30Langkah 3: Membuat foto grup uji

6:11Langkah 4: Hasil deteksi & penyelarasan

8:04Ka 5: Penyelarasan dan jejak deepfake

8:29. Selesai!

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

Pembuka

Langkah 1: Detektor wajah YuNet

Langkah 2: Penyelarasan berdasarkan mata

Langkah 3: Membuat foto grup uji

Langkah 4: Hasil deteksi & penyelarasan

Ka 5: Penyelarasan dan jejak deepfake

. Selesai!

Pembuka

Langkah 1: Detektor wajah YuNet

Langkah 2: Penyelarasan berdasarkan mata

Langkah 3: Membuat foto grup uji

Langkah 4: Hasil deteksi & penyelarasan

Ka 5: Penyelarasan dan jejak deepfake

. Selesai!