La plupart des gens sont à l’aise avec la reconnaissance faciale pour son utilisation dans les filtres Instagram et Face ID. Mais cette technologie relativement nouvelle peut sembler un peu effrayante. Votre visage est comme une empreinte digitale et la technologie de reconnaissance faciale est complexe.
Comme pour toute nouvelle technologie, la reconnaissance faciale présente des inconvénients. Ces inconvénients deviennent de plus en plus apparents à mesure que l’armée, la police, annonceurs, et les créateurs de deepfake, trouvent de nouvelles façons sournoises de tirer parti des logiciels de reconnaissance faciale.
Aujourd’hui plus que jamais, il est essentiel que les gens comprennent le fonctionnement de la reconnaissance faciale. Il est également important de connaître les limites de la reconnaissance faciale et son évolution dans le futur.
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La reconnaissance faciale est étonnamment simple
Avant d’entrer dans les nombreux supports de reconnaissance faciale, il est important de comprendre comment fonctionne le processus de reconnaissance faciale. Voici trois applications pour les logiciels de reconnaissance faciale et une explication simple de la façon dont ils reconnaissent ou identifient les visages:
Reconnaissance faciale de base: pour les filtres Animoji et Instagram, la caméra de votre téléphone «recherche» les caractéristiques déterminantes d’un visage, en particulier une paire d’yeux, un nez et une bouche. Ensuite, il utilise des algorithmes pour se verrouiller sur un visage et déterminer dans quelle direction il regarde, si sa bouche est ouverte, etc. Il convient de mentionner que ce n’est pas une identification faciale, c’est juste un logiciel à la recherche de visages.
Face ID et programmes similaires: lors de la configuration de Face ID (ou des programmes similaires) sur votre téléphone, il prend une photo de votre visage et mesure la distance entre les traits de votre visage. Ensuite, chaque fois que vous allez déverrouiller votre téléphone, il «regarde» à travers la caméra pour mesurer et confirmer votre identité.
Identification d’un étranger: lorsqu’une organisation souhaite identifier un visage à des fins de sécurité, de publicité ou de maintien de l’ordre, elle utilise des algorithmes pour comparer ce visage à une vaste base de données de visages. Ce processus est presque identique au Face ID d’Apple, mais à plus grande échelle. Théoriquement, n’importe quelle base de données pourrait être utilisée (cartes d’identité, profils Facebook), mais une base de données de photos claires et pré-identifiées est idéale.
Très bien, entrons dans le vif du sujet. Parce que la «reconnaissance faciale de base» utilisée pour les filtres Instagram est un processus si simple et inoffensif, nous allons nous concentrer entièrement sur l’identification faciale et les nombreuses technologies différentes qui peuvent être utilisées pour identifier un visage.
La plupart des reconnaissances faciales reposent sur des images 2D
Comme vous vous en doutez, la plupart des logiciels de reconnaissance faciale reposent entièrement sur des images 2D. Mais ce n’est pas fait parce que l’imagerie faciale 2D est super précise, c’est fait pour des raisons de commodité. L’écrasante majorité des appareils photo prennent des photos sans aucune profondeur, et les photos publiques pouvant être utilisées pour les bases de données de reconnaissance faciale (photos de profil Facebook, par exemple) sont toutes en 2D.
Pourquoi l’imagerie faciale 2D n’est-elle pas extrêmement précise? Eh bien, parce qu’une image plate de votre visage manque de caractéristiques d’identification, comme la profondeur. Avec une image plate, un ordinateur peut mesurer votre distance pupillaire et la largeur de votre bouche, entre autres variables. Mais il ne peut pas dire la longueur de votre nez ou la proéminence de votre front.
De plus, l’imagerie faciale 2D repose sur le spectre de la lumière visible. Cela signifie que l’imagerie faciale 2D ne fonctionne pas dans l’obscurité et qu’elle peut être peu fiable dans des conditions d’éclairage funky ou ombragées.
Il est clair que le moyen de contourner certaines de ces lacunes consiste à utiliser l’imagerie faciale 3D. Mais comment est-ce possible? Avez-vous besoin d’un équipement spécial pour voir un visage en 3D?
Les caméras infrarouges ajoutent de la profondeur à votre identité
Alors que certaines applications de reconnaissance faciale reposent uniquement sur des images 2D, il n’est pas rare que la reconnaissance faciale s’appuie également sur l’imagerie 3D. En fait, votre expérience de la reconnaissance faciale implique probablement une pincée de 3D.
Ceci est réalisé grâce à une technique appelée lidar, qui est similaire au sonar. Essentiellement, les appareils de numérisation de visage, comme votre iPhone, projettent une matrice infrarouge inoffensive sur votre visage. Cette matrice (un mur de lasers) se reflète ensuite sur votre visage et est captée par une caméra infrarouge (ou une caméra ToF) sur votre téléphone.
Où la magie 3D se produit-elle? La caméra infrarouge de votre téléphone mesure le temps nécessaire à chaque bit de lumière infrarouge pour rebondir sur votre visage et revenir au téléphone. Naturellement, la lumière qui se reflète sur votre nez aura un trajet plus court que la lumière qui se reflète sur vos oreilles, et la caméra infrarouge utilise ces informations pour créer une carte de profondeur unique de votre visage. Lorsqu’elle est utilisée avec l’imagerie 2D de base, l’imagerie 3D peut augmenter considérablement la précision du logiciel de reconnaissance faciale.
L’imagerie lidar est un concept étrange qui peut être difficile à comprendre. Si cela vous aide, essayez d’imaginer que le maillage infrarouge de votre téléphone (ou de tout appareil de reconnaissance faciale) est un jouet de tableau d’affichage. Comme un jouet de tableau d’affichage, votre visage laisse une indentation dans le maillage IR, où votre nez est sensiblement plus profond que, par exemple, vos yeux.
L’imagerie thermique permet à la reconnaissance faciale de fonctionner la nuit
L’une des lacunes de la reconnaissance faciale 2D est qu’elle repose sur le spectre visible de la lumière. En termes simples, la reconnaissance faciale de base ne fonctionne pas dans le noir. Mais cela peut être contourné en utilisant une caméra thermique (ouais, comme dans Tom Clancy).
«Attendez une minute», pourriez-vous dire, «l’imagerie thermique ne repose-t-elle pas sur la lumière infrarouge?» Oui. Mais les caméras thermiques n’envoient pas de souffle de lumière infrarouge; ils détectent simplement la lumière infrarouge émise par les objets. Les objets chauds émettent une tonne de lumière infrarouge, tandis que les objets froids émettent une quantité négligeable de lumière infrarouge. Les caméras thermiques coûteuses peuvent même détecter de subtiles différences de température sur une surface, ce qui en fait la technologie idéale pour la reconnaissance faciale.
Une image du spectre de la lumière visible, une image thermique et une image thermique composite.
Il y a un poignée de façons différentes pour identifier un visage avec l’imagerie thermique. Toutes ces techniques sont incroyablement compliquées, mais elles partagent certaines similitudes fondamentales, nous allons donc essayer de garder les choses simples avec une liste:
Plusieurs photos sont nécessaires: une caméra thermique prend plusieurs photos du visage d’un sujet. Chaque photo se concentre sur un spectre différent de lumière infrarouge (ondes longues, courtes et moyennes). En règle générale, le spectre des ondes longues fournit le plus de détails sur le visage.
Les cartes des vaisseaux sanguins sont utiles: ces images IR peuvent également être utilisées pour extraire la formation de vaisseaux sanguins sur le visage d’une personne. C’est effrayant, mais les cartes des vaisseaux sanguins peuvent être utilisées comme des empreintes digitales uniques sur le visage. Ils peuvent également être utilisés pour trouver la distance entre les organes du visage (si l’imagerie thermique typique donne des images de mauvaise qualité) ou pour identifier les ecchymoses et les cicatrices.
Le sujet peut être identifié: une image composite (ou un ensemble de données) est créée à l’aide de plusieurs images IR. Cette image composite peut ensuite être comparée à une base de données faciale pour identifier le sujet.
Bien sûr, la reconnaissance faciale thermique est généralement utilisée par les militaires, ce n’est pas quelque chose que vous trouverez à Khols, et ce n’est pas quelque chose qui accompagnera votre prochain téléphone portable. De plus, l’imagerie thermique ne fonctionne pas bien pendant la journée (ou dans des environnements généralement bien éclairés), elle n’a donc pas beaucoup d’applications potentielles en dehors de l’armée.
Limitations de la reconnaissance faciale
Nous avons passé beaucoup de temps à parler des lacunes de la reconnaissance faciale. Comme nous l’avons vu à partir de l’imagerie infrarouge et thermique, il est possible de surmonter certaines de ces limitations. Mais il y a encore quelques problèmes qui n’ont pas encore été résolus:
Obstruction: comme vous vous en doutez, les lunettes de soleil et autres accessoires peuvent déclencher le logiciel de reconnaissance faciale.
Poses: la reconnaissance faciale fonctionne mieux avec une image neutre tournée vers l’avant. Une inclinaison ou une rotation de la tête peut rendre la reconnaissance faciale difficile, même pour un logiciel de reconnaissance infrarouge. De plus, un sourire, des joues gonflées ou toute autre pose peuvent changer la façon dont un ordinateur mesure votre visage.
Lumière: toutes les formes de reconnaissance faciale reposent sur la lumière, qu’il s’agisse du spectre visible ou de la lumière infrarouge. En conséquence, des conditions d’éclairage étranges peuvent diminuer la précision de l’identification du visage. Cela pourrait changer, car les scientifiques développent actuellement technologie de reconnaissance faciale basée sur sonar.
La base de données: Sans une bonne base de données, la reconnaissance faciale ne peut pas fonctionner. Dans le même esprit, il est impossible d’identifier un visage qui n’a pas été correctement identifié dans le passé.
Traitement des données: selon la taille et le format d’une base de données, les ordinateurs peuvent mettre un certain temps à identifier correctement les visages. Dans certaines situations, comme le maintien de l’ordre, les limites du traitement des données restreignent l’utilisation de l’identification faciale pour les applications quotidiennes (ce qui est probablement une bonne chose).
À l’heure actuelle, le meilleur moyen de contourner ces limitations est d’utiliser d’autres formes d’identification en conjonction avec la reconnaissance faciale. Votre téléphone vous demandera un mot de passe ou une empreinte digitale s’il ne parvient pas à identifier votre visage, et le Gouvernement chinois utilise des cartes d’identité et une technologie de suivi pour fermer la marge d’erreur qui existe dans son réseau de reconnaissance faciale.
À l’avenir, les scientifiques trouveront sûrement un moyen de contourner ces problèmes. Ils peuvent utiliser la technologie sonar aux côtés du lidar pour créer des cartes de visage 3D dans n’importe quel environnement, et ils peuvent trouver des moyens de traiter les données de visage (et d’identifier des étrangers) dans un laps de temps incroyablement court. Quoi qu’il en soit, cette technologie a beaucoup de potentiel d’abus, il vaut donc la peine de suivre le rythme.
Sources: L’Université de Rijeka, La Fondation Electronic Frontier