Comment fonctionne la reconnaissance faciale

Traitement d'image au quotidien

Nous rencontrons tous les jours le traitement d'images. Souvent, nous n'en sommes probablement même pas conscients.

Combien d'entre vous déverrouillez votre téléphone portable avec votre visage ? - Probablement chacun de vous. Et probablement depuis plusieurs années déjà.

Mais combien d'entre vous savent ce qui se cache réellement derrière la reconnaissance faciale et comment tout cela fonctionne ? Attrapé? - Ne t'inquiète pas, on t'a eu !

Dès que vous calibrez la reconnaissance faciale de votre téléphone, un modèle mathématique est créé en fonction de votre visage. Plusieurs facteurs jouent ici un rôle. Par exemple, la distance entre les yeux ou les oreilles, la profondeur de vos yeux et bien d'autres. Chaque logiciel prend en compte différents points d'ancrage. Au total, il peut y avoir jusqu'à 80 points d'ancrage différents. Lors du déverrouillage du téléphone ou de la connexion à des applications, le visage est alors comparé au modèle enregistré. Et si cela correspond, le téléphone peut être déverrouillé. Jusqu'ici, tout va bien.

Soit dit en passant, la reconnaissance faciale existe depuis bien plus longtemps que les téléphones intelligents n'étaient même prêts pour les masses et la reconnaissance faciale est utilisée plusieurs fois par jour, même dans des environnements privés. Au début, la reconnaissance faciale servait entre autres à identifier les criminels. Ce n'était pas toujours sans problème, car la technologie était encore loin d'être parfaite et de faux visages étaient reconnus. Ce n'est qu'avec le développement de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones que les faux positifs sont devenus beaucoup moins fréquents.

À l'heure actuelle, la technologie derrière la reconnaissance faciale dans les téléphones intelligents implique plusieurs composants, notamment une caméra infrarouge, un projecteur de points et un illuminateur d'inondation. Lorsqu'un utilisateur regarde son appareil, le projecteur de points émet un motif de points infrarouges sur son visage. La caméra infrarouge capture alors une image de ce motif et l'envoie à la puce, où elle est traitée par des réseaux de neurones pour créer une représentation 3D du visage de l'utilisateur. Ce modèle 3D est ensuite converti en une représentation mathématique appelée carte de profondeur, qui est une collection de points de données qui représentent les contours et la forme du visage de l'utilisateur. La carte de profondeur est ensuite introduite dans un réseau de neurones, qui est un type d'algorithme d'intelligence artificielle conçu pour apprendre à partir des données. Le réseau neuronal est formé à l'aide d'un grand ensemble de données de visages pour reconnaître et classer différentes caractéristiques faciales, telles que les points d'ancrage mentionnés précédemment.

Dans des secteurs industriels tels que la sécurité, la vente au détail ou la santé, la reconnaissance faciale est également déjà en ligne. Également dans des véhicules comme les voitures, des méthodes sont testées pour détecter le microsommeil à un stade précoce. Bien que la technologie sous-jacente et les modèles mathématiques utilisés dans ces industries puissent être similaires à ceux expliqués précédemment, il peut y avoir des différences dans la manière dont ils sont mis en œuvre et le niveau de précision requis. Cela dépend de l'environnement.