Le masque médical ne sauvegarde plus la reconnaissance faciale

Si vous pensiez qu'un masque médical tromperait les caméras de reconnaissance faciale, alors il y a deux mauvaises nouvelles pour vous. Premièrement, les chercheurs ont pu améliorer considérablement les systèmes de vision industrielle, de sorte que la reconnaissance est désormais effectuée de manière assez fiable dans la moitié du visage ou dans la zone des yeux (la moitié du visage, le niveau de reconnaissance réussie est de 90% ).

La deuxième mauvaise nouvelle est que l'épidémie du coronavirus a incité les fabricants chinois SenseTime, FaceGo et Minivision à intégrer des technologies de reconnaissance faciale partiellement fermées dans les modèles de caméscopes commerciaux . En raison de l'épidémie de Covid-19, de nombreux citoyens ont commencé à descendre dans la rue avec des masques - il est donc nécessaire de moderniser les systèmes de vidéosurveillance.

De nouvelles formes de reconnaissance faciale peuvent désormais reconnaître non seulement les personnes masquées couvrant leur bouche, mais aussi les personnes portant des écharpes ou avec de fausses barbes. L'un des premiers articles scientifiques sur ce sujet a été publié en 2017, cet article est « Identification du visage déguisé (DFI) avec des points clés faciaux utilisant le réseau convolutionnel de fusion spatiale ; arXiv : 1708.09317v1 ).


Échantillons de l'ensemble de données d'apprentissage du réseau neuronal

Comme vous le savez, la reconnaissance faciale fonctionne en identifiant plusieurs points clés sur le visage d'une personne - et leur connexion, résultant en une signature «graphique» unique. Ces points clés se trouvent généralement autour des yeux, du nez et des lèvres. Afin que le système fonctionne avec la moitié inférieure du visage fermée, les chercheurs ont placé plus de points clés autour des yeux et du nez.


Structure du réseau neuronal convolutionnel dans le système DFI Le

réseau neuronal dans le système DFI trouve 14 points clés dans la photographie du visage, mais la précision diminue en fonction du niveau de masquage et de la complexité de l'arrière-plan derrière la personne.

Cependant, depuis 2017, plus de recherches ont été effectuées sur ce sujet, et il est maintenant évident que la technologie a une grande valeur commerciale. SenseTime, le leader chinois du développement de l'IA, a été le premier à adapter son système de reconnaissance faciale, que la société a annoncé la semaine dernière.

Un communiqué de presse SenseTime indique que son algorithme est "conçu pour lire 240 points clés du visage autour des yeux, de la bouche et du nez". Il peut trouver une correspondance en utilisant uniquement les parties du visage qui sont visibles. En d'autres termes, des points clés, même autour des yeux, peuvent suffire à créer une empreinte unique, bien qu'une empreinte partielle du visage.


Des

chercheurs du système SenseTime de l'Université de Bradford sous la direction du professeur Hassan Ugail en mai 2019 ont rapportésur le modèle amélioré de reconnaissance faciale, ayant atteint une précision de reconnaissance de 90% dans la moitié du visage et de 100% dans les trois quarts du visage. L'article scientifique «Reconnaissance faciale profonde utilisant des données faciales imparfaites» a été publié dans Future Generation Computer Systems (doi: 10.1016 / j.future.2019.04.025 ).

Une autre société chinoise de reconnaissance faciale, Minivision, affirme que son logiciel est désormais également capable de reconnaître les personnes masquées. Face à un flash de Covid-19 et à une sortie massive dans la rue de personnes masquées, Minivision a lancé une campagne d'urgence pour collecter des données afin de former le modèle. «La direction a mobilisé de toute urgence les employés et les proches pour recueillir un ensemble limité de données en deux jours. Les informations clés que le système a enregistrées sur les visages masqués étaient les yeux », écrit Abacus.

Cette ruée est causée par la dure réponse de la Chine à l’épidémie. Dans de nombreuses zones résidentielles les plus touchées par le virus, l'entrée est réservée aux résidents de la zone. Minivision a mis en place un nouvel algorithme dans ses systèmes de reconnaissance faciale pour bloquer les portes dans les communautés de Nanjing afin de reconnaître rapidement les résidents sans avoir à enlever leurs masques.



Les programmes SenseTime et FaceGo sont principalement utilisés pour reconnaître les employés de l'entreprise (pour la comptabilité des heures de travail).

Lorsque l'échantillon est limité aux résidents d'un district ou d'une entreprise, la tâche du système de reconnaissance faciale est simplifiée d'un ordre de grandeur. Il sera difficile d'étendre ce système à un groupe plus large de personnes. Lorsque l'échantillon atteint une certaine échelle, le système est plus susceptible de rencontrer des personnes aux yeux similaires. Dans ce cas, le risque de faux positifs augmente.

Cependant, les systèmes biométriques se développent rapidement. Un jour, les caméras pourront peut-être même lire l'iris et les empreintes digitales à distance. Des capteurs à distance pour le rythme cardiaque, la température corporelle et les systèmes d'identification de la marche sont en cours de développement. De plus, les gens portent souvent des smartphones et autres appareils électroniques avec lesquels ils peuvent être discrètement identifiés.

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