Un logiciel de reconnaissance faciale qui lève le voile

Un logiciel de reconnaissance faciale qui lève le voile

Crédit : domaine public Unsplash/CC0

La technologie de reconnaissance faciale progresse rapidement et a des applications dans les domaines de la sécurité et de la biométrie, du marketing, de l’éducation, des enquêtes criminelles et de nombreux autres domaines. Il peut maintenant non seulement reconnaître la personne, mais aussi vérifier l’expression de son visage. La recherche dans le Journal international de biométrie s’attaque aux limites des logiciels de reconnaissance faciale lorsque le visage de la personne est partiellement masqué, par un voile ou un masque de protection par exemple.

Les chercheurs, basés en Hongrie, en Jordanie, en Arabie saoudite, au Royaume-Uni et aux États-Unis, rapportent une précision de la reconnaissance faciale avec leur approche d’apprentissage en profondeur qui est précise à 99,95 % pour la reconnaissance faciale, même pour une personne portant un niqab, qui couvre la majeure partie du visage. sauf les yeux. Le logiciel est précis à 99,9 % pour la reconnaissance du sexe et la détermination de l’âge. Il peut reconnaître si une personne voilée ou portant un masque COVID sourit ou non, en analysant les yeux, avec une précision de 80,9 %. Des tests ont été effectués sur une base de données d’images de 150 personnes, 41 sujets masculins et 109 sujets féminins âgés de 8 à 78 ans.

Ahmad BA Hassanat de l’Université Mutah à Karak et Abeer Ahmad Albustanji du Ministère de l’Environnement à Amman, Jordanie, Ahmad S. Tarawneh de l’Université Eotvos Lorand à Budapest, Hongrie, Malek Alrashidi, Mansoor Alghamdi et Ibrahim S. Alkhazi de l’Université de Tabuk, Hani Alharbi de l’Université islamique de Médine, Arabie saoudite, Mohammed Alanazi de l’Université de Cranfield, Royaume-Uni, et VB Surya Prasath de l’Université de Cincinnati, Ohio, États-Unis, ont utilisé un réseau neuronal à convolution profonde pour développer leur système de reconnaissance. Le réseau de neurones compte 4 096 caractéristiques dans chaque couche du processus de reconnaissance.

L’équipe souligne que leur preuve de principe – connue sous le nom de DeepVeil – impliquait l’utilisation d’une base de données d’images interne, avec des images de face de personnes voilées prises de près. La prochaine étape consistera à travailler avec un ensemble plus diversifié d’images enregistrées dans une gamme de paramètres, y compris des photos prises sous différents angles. Cela dit, au début des systèmes de reconnaissance faciale conventionnels, une image claire de face était nécessaire pour vérifier l’identité d’une personne, mais ce n’est plus le cas car les algorithmes et les logiciels ont évolué. Ainsi, la même volonté, avec la bonne approche et un développement ultérieur, deviendra probablement vraie pour DeepVeil.


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