En 2010, les propriétaires de la plus grande base de données de reconnaissance des visages au monde, Facebook, ont appris à distinguer les portraits des paysages. Le réseau social recherchait les visages sur les photos et marquait ces zones. Il a parfois commis des erreurs. Quatre ans plus tard, Facebook a pu reconnaître qui était sur une photo avec une précision de 97 % : une ou deux personnes différentes. C'est une grande avancée pour Facebook, mais son algorithme est encore 3 % moins performant dans certains cas par rapport au cerveau humain. Si quelqu'un vous demande de reconnaître une personne sur une photo de mauvaise résolution, vous pourriez le faire mieux qu'un ordinateur. Même si ces photos ont été prises sous un angle inhabituel.
C'est inhabituel car les ordinateurs fonctionnent généralement de manière plus précise que les humains. Pourquoi êtes-vous meilleurs pour résoudre de telles tâches et comment les ordinateurs essaient-ils de faire de même ?
Votre cerveau a été bien formé
Il a été constaté qu'une certaine zone du cerveau est utilisée uniquement pour la reconnaissance des visages. Cette zone est appelée gyrus fusiforme et fait partie des lobes temporal et occipital. Les gens apprennent à reconnaître les visages dès la naissance. Les bébés développent cette capacité dans les premiers jours de leur vie. À quatre mois seulement, le cerveau d'un bébé peut déjà distinguer un oncle d'un autre et bien sûr les tantes. Les yeux, les pommettes, le nez, la bouche et les sourcils sont les caractéristiques de base qui vous aident à vous reconnaître. La peau est également importante, en particulier sa texture et son teint. Il convient de mentionner que votre cerveau a tendance à analyser le visage dans son ensemble. En général, il ne se concentre pas sur les caractéristiques individuelles. C'est pourquoi vous pouvez facilement reconnaître les gens même si la moitié de leur visage est couverte par une écharpe ou un morceau de papier. Cependant, si vous faites un simple collage et que vous combinez les photos de deux personnes célèbres, cela peut prendre un certain temps au spectateur pour reconnaître qui est quelle personne sur la photo.
Vous pouvez le voir lorsque vous combinez les photos de portrait de Brad Pitt et Angelina Jolie.
Depuis la naissance, votre cerveau stocke les visages. Vous créez un modèle et l'utilisez pour la reconnaissance des visages. Si vous deviez dessiner ce modèle, il ressemblerait à ceci.
La reconnaissance du visage commence dès que votre cerveau compare l'apparence d'une personne avec un modèle interne. Si le nez d'une personne est plus large, les lèvres sont plus pleines, le teint est chaud ou froid, etc. Pour ceux qui ne voyagent pas beaucoup, il peut sembler que les personnes d'autres peuples se ressemblent beaucoup. En effet, leurs modèles sont sensibles aux caractéristiques communes de leur environnement. D'ailleurs, certains animaux comme les chiens et les singes peuvent également distinguer des visages. Bien que le reniflement leur donne beaucoup d'informations utiles, les images visuelles peuvent aider ces animaux à reconnaître d'autres êtres vivants. Ce qui est intéressant, c'est que le meilleur ami de l'homme, le chien, non seulement comprend ce qu'expriment vos expressions faciales, mais il peut même apprendre à sourire.
Comment un ordinateur peut-il reconnaître les visages ?
Ils sont presque inséparables, car toute expression peut changer votre visage au-delà de la reconnaissance, en particulier pour les algorithmes informatiques.
Les logiciels peuvent comparer deux portraits de face et déterminer s'ils représentent la même personne. Ces solutions fonctionnent de la même manière qu'un portraitiste. Elles analysent les points nodaux des visages humains. Ces points sont utilisés pour identifier vos visages individuels. Différentes méthodes ont permis de trouver entre 80 et 150 points nodaux dans un seul visage.
Par exemple, les portraitistes et les logiciels mesurent la distance des yeux, la largeur du nez, la profondeur des orbites, le contour des pommettes, la longueur des mâchoires et de nombreuses autres caractéristiques.
Si vous changez la hauteur des yeux ou demandez au modèle de tourner la tête, ces mesures changent. Comme de nombreux algorithmes de reconnaissance des visages n'analysent que les images en deux dimensions, l'angle de vue est crucial pour une reconnaissance précise. Vous voulez rester non détecté ? Cachez vos yeux et vos pommettes derrière des lunettes de soleil et couvrez votre menton et votre bouche avec un foulard pour garder votre anonymat. Lorsque vous avez testé le scandaleux service FindFace, il n'était capable de reconnaître que les personnes ayant un portrait de face.
Ainsi, vous pouvez tromper les logiciels de reconnaissance faciale qui fonctionnent avec des images en deux dimensions. Cependant, des algorithmes plus avancés sont développés chaque jour.
Qu'est-ce qui va suivre ?
Votre cerveau entraîne le processus de reconnaissance des visages à mesure que vous grandissez. Pouvoir distinguer entre "vous" et "eux" est une capacité essentielle pour survivre. Les ordinateurs modernes peuvent apprendre et se programmer tout comme les humains. Pour améliorer les résultats de la reconnaissance informatisée des visages, les développeurs utilisent des algorithmes d'auto-apprentissage dans lesquels des centaines de portraits humains sont introduits, créant ainsi une sorte de guide. Il n'est pas difficile de trouver ces images. Il y en a beaucoup en ligne, sur les réseaux sociaux, les sociétés d'hébergement de photos, les archives de photos virtuelles et d'autres ressources du web.
La reconnaissance des visages est devenue plus efficace lorsque les algorithmes ont commencé à fonctionner avec des modèles tridimensionnels. En projetant une grille sur les visages et en intégrant des clips vidéo de têtes humaines, le logiciel est capable de reconnaître à quoi ressemble la personne sous différents angles. D'ailleurs, les modèles dans le cerveau humain sont également tridimensionnels. Même si la technologie est encore en phase de développement, plusieurs solutions logicielles brevetées sont déjà disponibles sur le marché. Les études sur les expressions faciales gagnent du terrain. Le rendu réaliste des émotions est une mine d'or pour l'industrie du jeu vidéo, et un grand nombre de sociétés travaillent dur pour rendre leurs personnages de plus en plus convaincants. Des mesures importantes ont déjà été prises dans ce sens. Cette même technologie sera d'une grande aide pour les logiciels de reconnaissance faciale. Lorsque ces programmes examineront les expressions faciales humaines, ils verront sur la photo que ce sourire amusant appartient probablement à la jeune fille qui se tient dans la rue.
En dehors des modèles tridimensionnels, les développeurs travaillent sur d'autres domaines. Par exemple, la société Identix "Facelt Argus" a développé une technologie biométrique de reconnaissance faciale. Il analyse l'unicité de la texture de la peau : lignes, pores, cicatrices, etc. Les inventeurs de Facelt Argus affirment que leur développement permet de détecter les différences entre jumeaux identiques, ce qui n'était pas possible auparavant avec la seule utilisation d'un logiciel de reconnaissance faciale.
Cela signifie que ce système est insensible aux changements d'expressions faciales (comme les clignements des yeux, les froncements de sourcils ou les sourires) et est capable de compenser la croissance et l'apparence de la moustache ou de la barbe avec des verres de lunettes. L'identification précise peut être augmentée de 20 à 25 % lorsque Facelt Argus est utilisé en conjonction avec d'autres systèmes de reconnaissance des visages. En revanche, cette technologie échoue lorsqu'on utilise des images de faible résolution ou lorsqu'elles sont prises dans des conditions de faible luminosité.
Dans ce cas, d'autres technologies sont de toute façon disponibles. Les informaticiens de l'Institut de technologie de Karlsruhe ont mis au point une nouvelle technique qui permet de reconnaître les portraits infrarouges de personnes pris en basse lumière ou dans l'obscurité totale.
Cette technologie analyse les signatures thermiques humaines et compare les images dans l'infrarouge moyen et lointain aux photos normales, atteignant une précision maximale de 80 %. Plus le nombre d'images disponibles est important, plus l'algorithme est performant. Si une seule image reconnaissable est disponible, la précision tombe à 55 %.
Trouver une telle correspondance n'est pas aussi facile qu'il n'y paraît à première vue. Le fait est qu'il n'y a pas de relation linéaire entre les visages dans les images normales et les images infrarouges. L'image capturée sur la base des signatures thermiques diffère sensiblement d'une image normale de portrait capturée à la lumière du jour.
L'intensité de la signature thermique dépend fortement de la peau et de la température ambiante et même de l'humeur de la personne. En outre, les images infrarouges ont généralement une résolution plus faible que les photos normales, ce qui rend la tâche encore plus difficile.
Pour résoudre ce problème, les scientifiques sont passés à un algorithme d'apprentissage automatique et ont introduit dans leur système 1586 photos de 82 personnes.
La reconnaissance des visages est partout !
Aujourd'hui, la technologie de reconnaissance des visages est utilisée presque partout dans le monde. Récemment, Uber a introduit une caractéristique similaire en Chine pour avoir le contrôle sur ses chauffeurs de taxi. NEC et Microsoft combinent la reconnaissance faciale avec l'Internet des objets pour aider les spécialistes du marketing à mieux connaître leurs clients. Dans le même temps, les trolls du forum russe 2ch.ru utilisent un service de reconnaissance faciale pour attaquer les actrices de porno en ligne.
Le développement de la technologie de reconnaissance faciale va vous faire reconsidérer tout ce que vous savez sur la vie privée. Cela n'arrivera pas aujourd'hui ni cette année, mais il est déjà grand temps de s'y préparer. Après tout, vous ne pouvez pas changer de visage, ou?
Si vous vous demandez quel est le résultat de l'invasion technologique de la vie privée, il vous recommandé de regarder la petite série britannique "Black Mirror", en particulier l'épisode "Fifteen Million Merits".