La reconnaissance de l’oreille peut être plus pratique si vous vous masquez.
Dans le monde post-COVID où l’on se couvre le visage et où l’on est de plus en plus sensible à l’hygiène, le besoin de nouvelles méthodes d’authentification qui ne nécessitent pas que le visage entier d’une personne soit visible s’est fait sentir.
De nouvelles recherches menées par l’université de Géorgie aux Etats-Unis pourraient bientôt permettre aux gens d’utiliser leur oreille pour accéder à leurs appareils plutôt que leur visage ou l’empreinte de leur pouce.
L’oreille est l’une des rares parties du corps qui reste relativement inchangée au fil du temps, ce qui en fait une alternative utile pour les technologies nécessitant une reconnaissance du visage ou des empreintes digitales, a déclaré Thirimachos Bourlai, auteur principal de l’étude et professeur associé à l’UGA College of Engineering. Le système de reconnaissance de l’oreille mis au point par l’équipe de Bourlai authentifie correctement les individus avec une précision pouvant atteindre 99 %, selon la nouvelle étude (en fonction de l’ensemble de données et du modèle utilisés pour les tests).
Thirimachos Bourlai
Les oreilles sont uniques à un individu, de la même manière qu’une empreinte digitale. Selon les chercheurs, même les oreilles de jumeaux identiques présentent des différences. En outre, les oreilles ne vieillissent pas de la même manière que le visage, à l’exception du lobe de l’oreille, qui s’abaisse au fil des ans.
Le logiciel de reconnaissance des oreilles fonctionne de la même manière que la reconnaissance des visages. Lorsqu’une personne achète un nouveau téléphone, elle doit enregistrer son empreinte digitale ou son visage pour que le téléphone la reconnaisse. Les nouveaux appareils obligent souvent les utilisateurs à placer leurs doigts à plusieurs reprises sur le capteur pour obtenir une « image » complète de leur empreinte digitale.
Quant à la technologie de reconnaissance faciale, elle exige que les utilisateurs bougent leur visage de certaines façons devant la caméra pour que l’appareil capture efficacement les traits de leur visage. L’algorithme de reconnaissance de l’oreille proposé par Thirimachos Bourlai fonctionne de la même manière.
« Le téléphone capture de multiples échantillons de l’identité d’une personne, et les images sont temporairement enregistrées dans votre appareil », précise le chercheur. « Tout comme vous devez utiliser une empreinte digitale vivante pour déverrouiller votre téléphone et la comparer à celle que vous avez enregistrée, vous devriez utiliser l’oreille vivante pour le déverrouiller.
« Ce n’est pas la première fois que la reconnaissance de l’oreille est utilisée à des fins de sécurité », a ajouté Thirimachos Bourlai. « Il existe de nombreux moyens uniques de reconnaître les personnes en utilisant d’autres modalités traditionnelles, comme le visage, les empreintes digitales et l’iris. La reconnaissance de l’oreille n’est qu’une autre modalité passionnante dont nous devons commencer à parler davantage en raison de ses avantages, malgré les défis compréhensibles de l’auto-capture d’une image de l’oreille. »
Une nouvelle technologie d’identification de l’oreille dont la précision peut atteindre 97,25 %.
Lors de la configuration d’un dispositif biométrique, l’algorithme prélève plusieurs échantillons de l’identité d’une personne, comme des images faciales ou des empreintes digitales, et les enregistre dans le dispositif. Lorsque vous allez déverrouiller votre appareil à l’aide d’un dispositif biométrique, il prélève un échantillon en direct pour le comparer aux données enregistrées dans l’appareil, comme une photo de votre visage ou, dans ce cas, une photo de votre oreille.
Le logiciel de Thirimachos Bourlai utilise un algorithme de reconnaissance d’oreille pour évaluer les scans d’oreille et déterminer s’ils conviennent à une comparaison automatisée. Il a utilisé divers ensembles de données d’oreille avec un large éventail de poses d’oreille pour tester le logiciel.
Il a testé son algorithme en utilisant deux ensembles différents d’images d’oreilles. Dans l’un des ensembles de données, les performances du système sont passées de 58,72 % à 97,25 % de précision par rapport à un logiciel de reconnaissance des oreilles antérieur, et dans l’autre, les performances sont passées de 45,8 % à 75,11 % par rapport à l’approche de base.
Pour s’assurer que le système pouvait fonctionner même avec des images chargées, Thirimachos Bourlai et son équipe ont évalué plusieurs modèles, en utilisant des images d’oreilles affectées par des facteurs de bruit d’image, notamment des variations de flou, de luminosité et de contraste.
Le logiciel de reconnaissance de l’oreille pourrait être utilisé pour améliorer les systèmes de sécurité existants, tels que ceux utilisés dans les aéroports du monde entier, et les systèmes de sécurité basés sur des caméras, souligne le chercheur. Son équipe prévoit également d’améliorer l’algorithme de reconnaissance de l’oreille qu’elle propose pour qu’il fonctionne bien avec les images thermiques, afin de tenir compte des environnements sombres où il peut être difficile de capturer des images claires dans la bande visible à l’aide de caméras classiques.
Thirimachos Bourlai est le fondateur et le directeur du Multi-Spectral Imagery Lab au Driftmier Engineering Center de l’UGA. Son laboratoire est spécialisé dans la biométrie et a étudié en profondeur l’utilisation des capteurs d’imagerie multispectraux, y compris l’imagerie thermique.
https://news.uga.edu/new-facial-recognition-technology-scans-your-ear/
