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Système de reconnaissance faciale
wikipedia.org
Un système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître une personne grâce à son visage de manière automatique. C'est un domaine de la vision par ordinateur consistant à reconnaître automatiquement une personne à partir d'une image de son visage. C'est un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées.
La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéo-surveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, recherche d'images par le contenu, etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique. Ils sont appréciés car considérés comme peu invasifs, en comparaison avec les autres systèmes biométriques ( empreintes digitales, reconnaissance de l'iris…). Le fonctionnement de ces systèmes se base sur une ou plusieurs caméras pour reconnaître l'utilisateur.
Ils peuvent également être utilisés afin de faciliter la vie de l'utilisateur, comme le font par exemple certains réseaux sociaux sur internet (Facebook1, Google+2) ou certaines applications mobiles (NameTag3, FaceRec4) pour identifier des visages sur des images. Ces systèmes se basent alors sur des photos/vidéos d'une ou plusieurs personnes.
Il faut toutefois veiller à ne pas confondre la détection de visage, qui consiste à repérer qu'un visage est présent sur une image, et la reconnaissance faciale, qui consiste à reconnaître quelqu'un depuis une image ou une vidéo. La reconnaissance de visage fait partie du domaine du traitement du signal.
Le 7 juin 2011, Facebook a lancé un service de reconnaissance faciale accessible à tous7. Celui-ci a été vivement critiqué par un bon nombre d'associations de protection de la vie privée et du droit à l'oubli. Sous cette pression, Facebook a dû abandonner ce service le 22 septembre 2012 en Europe8.
Un autre projet de reconnaissance de visage, appelé DeepFace, développé par le groupe de recherche de Facebook a également commencé à voir le jour début 2015. Cet outil a pour but de reconnaître un visage, quelle que soit son orientation, ainsi que d'y associer une personne. DeepFace permet donc de faire correspondre un très grand nombre de photos différentes d'une même personne, même si celle-ci n'est pas identifiée explicitement. Pour réaliser cela, le système est composé d'un réseau de neurones artificiels entraîné via l'apprentissage profond sur des millions d'images 9.
Toutefois, cette technologie évolue rapidement et cherche à se démocratiser via le développement de nombreux cas d'usage. Depuis fin 2018, les annonces se multiplient faisant entrer progressivement la reconnaissance faciale dans le quotidien, tous les systèmes montrant une avancée spectaculaire, tant au niveau de l'efficacité des algorithmes employés qu'au niveau de la masse de données pouvant être traitée par les programmes. En 2019, Cydral Technology diffuse un système utilisable depuis un simple téléphone et propose de ce fait le tout premier moteur de recherche grand public10 fonctionnant à l'image de la recherche inversée proposée par Google mais pour l'identification de profils exclusivement.
Les systèmes de reconnaissance faciale sont de plus en plus présents au quotidien. Ils sont par exemple utilisés sur les réseaux sociaux sur internet pour identifier quelqu'un sur une photo, sur les smartphones pour les déverrouiller, ou par des services de sécurité pour reconnaître des individus recherchés. Ces utilisations peuvent être séparées en deux principales catégories : la sécurité et l'assistance à l'utilisateur.
De plus, il existe deux types de tâches11 :
L'identification, appelée aussi one-to-many (1:N), consiste à déterminer l'identité d'un individu parmi N identités connues, présentes dans une base.
La vérification, appelée aussi one-to-one (1:1), consiste à vérifier que l'identité prétendue est bien la bonne.
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Un système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître une personne grâce à son visage de manière automatique. C'est un domaine de la vision par ordinateur consistant à reconnaître automatiquement une personne à partir d'une image de son visage. C'est un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées.
La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéo-surveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, recherche d'images par le contenu, etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique. Ils sont appréciés car considérés comme peu invasifs, en comparaison avec les autres systèmes biométriques ( empreintes digitales, reconnaissance de l'iris…). Le fonctionnement de ces systèmes se base sur une ou plusieurs caméras pour reconnaître l'utilisateur.
Ils peuvent également être utilisés afin de faciliter la vie de l'utilisateur, comme le font par exemple certains réseaux sociaux sur internet (Facebook1, Google+2) ou certaines applications mobiles (NameTag3, FaceRec4) pour identifier des visages sur des images. Ces systèmes se basent alors sur des photos/vidéos d'une ou plusieurs personnes.
Il faut toutefois veiller à ne pas confondre la détection de visage, qui consiste à repérer qu'un visage est présent sur une image, et la reconnaissance faciale, qui consiste à reconnaître quelqu'un depuis une image ou une vidéo. La reconnaissance de visage fait partie du domaine du traitement du signal.
Le 7 juin 2011, Facebook a lancé un service de reconnaissance faciale accessible à tous7. Celui-ci a été vivement critiqué par un bon nombre d'associations de protection de la vie privée et du droit à l'oubli. Sous cette pression, Facebook a dû abandonner ce service le 22 septembre 2012 en Europe8.
Un autre projet de reconnaissance de visage, appelé DeepFace, développé par le groupe de recherche de Facebook a également commencé à voir le jour début 2015. Cet outil a pour but de reconnaître un visage, quelle que soit son orientation, ainsi que d'y associer une personne. DeepFace permet donc de faire correspondre un très grand nombre de photos différentes d'une même personne, même si celle-ci n'est pas identifiée explicitement. Pour réaliser cela, le système est composé d'un réseau de neurones artificiels entraîné via l'apprentissage profond sur des millions d'images 9.
Toutefois, cette technologie évolue rapidement et cherche à se démocratiser via le développement de nombreux cas d'usage. Depuis fin 2018, les annonces se multiplient faisant entrer progressivement la reconnaissance faciale dans le quotidien, tous les systèmes montrant une avancée spectaculaire, tant au niveau de l'efficacité des algorithmes employés qu'au niveau de la masse de données pouvant être traitée par les programmes. En 2019, Cydral Technology diffuse un système utilisable depuis un simple téléphone et propose de ce fait le tout premier moteur de recherche grand public10 fonctionnant à l'image de la recherche inversée proposée par Google mais pour l'identification de profils exclusivement.
Les systèmes de reconnaissance faciale sont de plus en plus présents au quotidien. Ils sont par exemple utilisés sur les réseaux sociaux sur internet pour identifier quelqu'un sur une photo, sur les smartphones pour les déverrouiller, ou par des services de sécurité pour reconnaître des individus recherchés. Ces utilisations peuvent être séparées en deux principales catégories : la sécurité et l'assistance à l'utilisateur.
De plus, il existe deux types de tâches11 :
L'identification, appelée aussi one-to-many (1:N), consiste à déterminer l'identité d'un individu parmi N identités connues, présentes dans une base.
La vérification, appelée aussi one-to-one (1:1), consiste à vérifier que l'identité prétendue est bien la bonne.
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