Le coronavirus incite les sociétés spécialises dans la reconnaissance faciale à développer des solutions pour les personnes dont le visage est partiellement couvert
Si vous vous promenez dans votre ville depuis peu en croyant que le masque facial que vous portez pour vous protéger du coronavirus trompe également les caméras de reconnaissance faciale, alors nous avons de mauvaises nouvelles pour vous : La reconnaissance faciale est en pleine évolution.
De nouvelles formes de reconnaissance faciale permettent désormais de reconnaître non seulement les personnes portant un masque sur la bouche, mais aussi celles qui portent un foulard et même une fausse barbe. Et cette technologie est déjà déployée en Chine en raison d’un événement inattendu : L’épidémie de coronavirus.
Au cours des dernières semaines, la maladie mortelle du Covid-19 a obligé des millions de personnes à travers la Chine à porter des masques chirurgicaux et des respirateurs N95. Cela a conduit le champion chinois de l’IA, SenseTime, à adapter son produit de reconnaissance faciale pour identifier les personnes portant ces masques, selon une annonce de la société la semaine dernière.
Mais cette technologie n’est pas vraiment nouvelle. Amarjot Singh, chercheur postdoctoral à l’université de Stanford, et son équipe ont publié des recherches sur l’identification faciale déguisée (DFI) en 2017. Leur algorithme a fait une percée dans la reconnaissance des personnes portant des lunettes, des fausses barbes, des écharpes et des casques.
La reconnaissance faciale précise n’est pas simple, mais elle devient encore plus difficile lorsque seule une partie du visage est concernée.
« La reconnaissance faciale identifie une personne en localisant plusieurs points clés sur le visage et en les reliant entre eux pour former une signature unique spécifique à la personne », a Amarjot Singh.
Ces points clés se trouvent généralement autour des yeux, du nez et des lèvres. Mais les systèmes de reconnaissance faciale développés par Amarjot Singh et d’autres sont capables de reconnaître les personnes masquées en obtenant suffisamment de points clés à partir des seuls yeux et du nez.
« Bien que cela soit moins précis, une correspondance peut toujours être établie », a déclaré M. Singh.
Lorsque le travail a été publié pour la première fois, l’équipe d’Amarjot Singh a décrit l’identification des visages masqués comme étant extrêmement difficile. Leur réseau a été formé pour détecter les 14 points clés sur les photos, mais la précision diminuait en fonction du déguisement et de la complexité de l’arrière-plan de l’individu. Mais depuis, d’autres recherches ont été menées pour améliorer la reconnaissance faciale avec des masques – et il semble que beaucoup cherchent maintenant à la commercialiser.
SenseTime, qui a annoncé la semaine dernière le lancement de sa technologie de détection des masques faciaux, a expliqué que son algorithme est conçu pour lire 240 points clés des caractéristiques faciales autour des yeux, de la bouche et du nez. Il peut établir une correspondance en utilisant uniquement les parties du visage qui sont visibles.
SenseTime est la start-up d’IA dont la valeur est la plus grande au monde.
D’une manière générale, plus l’algorithme peut inclure de points clés, meilleurs sont les résultats. Mais d’autres facteurs entrent également en jeu. Yufei Wei, directeur du marketing de la société de reconnaissance faciale Qingfei Technologies, a expliqué qu’un système de reconnaissance faciale n’a pas nécessairement besoin de plus de données – mais il a besoin de données plus précises.
« Il y aura une conception d’algorithme plus spécifique pour reconnaître et faire correspondre la base de données spéciale », a déclaré Yufei Wei.
Les chercheurs de l’Université de Bradford, dirigés par le professeur Hassan Ugail, ont amélioré leur modèle de reconnaissance faciale en l’alimentant avec des images faciales partielles et ont obtenu une identification correcte à 90 %. Une astuce similaire a été appliquée par une autre société chinoise de reconnaissance faciale qui prétend pouvoir désormais reconnaître les personnes masquées.
Face à l’impact du Covid-19, Minivision de Nanjing a lancé une campagne de collecte de données d’urgence. La direction a mobilisé d’urgence les employés et leurs proches pour collecter un ensemble de données à petite échelle en deux jours. L’information clé que le système a enregistrée sur les visages masqués était les yeux.
La maladie de Covid-19 a conduit les autorités locales à introduire des mesures de sécurité sans précédent, notamment en contrôlant qui entre dans les communautés de résidence.
Cette précipitation est due aux mesures strictes prises par la Chine pour lutter contre l’épidémie. De nombreuses communautés résidentielles, en particulier dans les zones les plus touchées par le virus, ont limité l’entrée aux seuls résidents. Minivision a introduit le nouvel algorithme dans ses systèmes de reconnaissance faciale des serrures de portes dans les communautés de Nanjing afin de reconnaître rapidement les résidents sans avoir à retirer leurs masques.
Mais ce type de systèmes a encore des limites. Le président de l’institut de recherche en IA de Minivision, Hu Jianguo, a expliqué dans un entretien avec l’édition chinoise de Synced qu’il serait difficile d’étendre ce système à un plus grand nombre de personnes. Lorsqu’une population atteint une certaine échelle, le système est susceptible de rencontrer des personnes ayant un regard similaire.
C’est peut-être la raison pour laquelle la plupart des systèmes commerciaux de reconnaissance faciale qui peuvent identifier les visages masqués semblent limités à des applications à petite échelle. SenseTime a déclaré que son propre système est utilisé dans les bureaux pour pointer les employés. FaceGo, une autre entreprise basée à Pékin qui se vante de ses nouvelles compétences en matière de reconnaissance faciale, note également que ses systèmes sont utilisés dans des logiciels de pointage.
Mais la prochaine fois que vous vous promènerez dans les rues avec votre masque facial, souvenez-vous que pour échapper aux yeux de la reconnaissance faciale, vous devrez peut-être vous couvrir tout le visage.
https://www.abacusnews.com/tech/wearing-mask-wont-stop-facial-recognition-anymore/article/3051388
https://arxiv.org/abs/1708.09317
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/05/190501114602.htm
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/05/190501114602.htm
