Les modèles oculaires uniques des super-identifiants donnent à l'IA un avantage dans les tâches de correspondance de visage
Qu’est-ce qui fait qu’un super-reconnaisseur – quelqu’un doté d’extraordinaires capacités de reconnaissance faciale – se souvient mieux des visages que le reste d’entre nous ?
Selon une nouvelle recherche menée par des scientifiques cognitifs de l'UNSW Sydney, ce n'est pas la quantité de visage qu'ils peuvent percevoir qui compte, mais la qualité des informations sur lesquelles leurs yeux se concentrent.
« Les super-reconnaisseurs n'ont pas seulement l'air plus durs, ils ont l'air plus intelligents. Ils choisissent les parties les plus utiles d'un visage à prendre en compte », explique le Dr James Dunn, auteur principal de la recherche publiée dans la revue Actes de la Royal Society B : Sciences biologiques.
« En réalité, ils ne voient pas davantage, mais leurs yeux regardent naturellement les parties d'un visage qui contiennent les meilleurs indices pour distinguer une personne d'une autre. »
Oeil électronique
Pour découvrir ce que les super-identifiants font différemment lorsqu'ils regardent un visage, les chercheurs ont utilisé la technologie de suivi oculaire pour mesurer où et pendant combien de temps 37 super-identifiants regardaient lors de l'examen de photos de visages sur un écran d'ordinateur, et comment cela se comparait à 68 personnes ayant des capacités de reconnaissance faciale moyennes.
Avec le logiciel de suivi, ils ont ensuite recréé ce que les personnes des deux groupes avaient regardé et ont transmis les informations à neuf réseaux neuronaux différents déjà entraînés à reconnaître les visages. Ces réseaux d’IA se sont ensuite vu confier la même tâche que les participants humains : décider si deux visages appartenaient à la même personne.
« L'IA est devenue très douée pour la reconnaissance faciale. Notre objectif était d'exploiter cela pour comprendre quels schémas oculaires humains étaient les plus informatifs », explique le Dr Dunn.
Lorsque les chercheurs ont comparé les performances de l'IA pour faire correspondre les visages sur la base des modèles de suivi oculaire des super-reconnaisseurs et celles des reconnaisseurs moyens, ils ont constaté une nette différence. Même lorsque la quantité totale d’informations était la même, l’IA alimentée par des données de super-reconnaissance était plus précise pour faire correspondre les visages que l’IA alimentée par des données de reconnaissance moyennes.
« Nos recherches précédentes montrent que les super-reconnaisseurs font plus de fixations et explorent les visages plus largement. Même si l'on tient compte du fait qu'ils ont regardé plus de parties du visage, il s'avère que ce qu'ils regardent est également plus précieux pour identifier les personnes. »
Pas seulement un truc de fête
Alors, les personnes ayant des capacités moyennes en matière de reconnaissance faciale peuvent-elles apprendre des super-reconnaisseurs pour ne jamais oublier un visage ? Malheureusement non, dit le Dr Dunn, il se passe autre chose dans le cerveau lors du traitement de l'information : il ne s'agit pas seulement de savoir où et quoi regarder.
« Leurs compétences ne s'apprennent pas comme un tour », explique le Dr Dunn. « C'est une manière automatique et dynamique de détecter ce qui rend chaque visage unique.
« C'est comme une caricature : l'idée selon laquelle lorsque vous exagérez les caractéristiques distinctives d'un visage, il devient en fait plus facile à reconnaître. Les super-reconnaisseurs semblent le faire visuellement : ils se concentrent sur les caractéristiques les plus diagnostiques du visage d'une personne. «
Humains contre machines
Lorsque l’IA est utilisée dans le monde réel pour la reconnaissance faciale – par exemple, le système eGates de l’aéroport – ses processeurs nous regardent numériquement et examinent chaque pixel simultanément, plutôt que de regarder uniquement certaines parties du visage comme le font les humains.
« Dans des situations très contrôlées comme les portes électroniques à l'aéroport, où vous disposez d'un éclairage stable, de distances fixes et d'images de haute qualité adaptées à des photos standardisées, l'IA dépassera ce que n'importe quel humain peut faire », explique le Dr Dunn.
« À l'heure actuelle, lorsque les conditions sont moins idéales, les humains peuvent toujours avoir un avantage, en particulier avec des personnes que nous connaissons bien, car nous apportons du contexte et de la familiarité à la tâche. Mais cet écart se réduit à mesure que l'IA évolue. »
Les chercheurs affirment que l’étude offre un aperçu de l’expertise visuelle humaine et pourrait inspirer des améliorations dans la technologie de reconnaissance faciale.
« Cela montre que la capacité de reconnaissance des visages ne concerne pas seulement ce qui se passe plus tard dans le cerveau, elle commence par notre apparence. La façon dont nous explorons un visage façonne ce que nous en apprenons », explique le Dr Dunn.
