Le marché de la reconnaissance faciale devrait peser 7,7 milliards de dollars en 2022. En effet, la reconnaissance faciale peut être utilisé pour de nombreuses applications . Que ce soit pour de la surveillance ou pour la commercialisation.
Si la protection de la vie privée est importante pour vous, vous souhaitez probablement avoir un certain contrôle sur la manière dont vos informations personnelles sont utilisées. Et voici le problème: votre «visage» est un amas de données. La reconnaissance faciale est aujourd’hui partout autour de nous, que ce soit dans nos smartphones, dans les nouveaux photomatons ou encore à l’aéroport.
Mais en vrai, c’est quoi la reconnaissance faciale ? Comment ça marche ?
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La reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est une catégorie de logiciels biométriques. La reconnaissance faciale mappe mathématiquement les caractéristiques faciales d’un individu et stocke les données sous forme d’empreinte. Le logiciel utilise des algorithmes de deep learning pour comparer une capture en direct ou une image numérique à l’empreinte stockée afin de vérifier l’identité d’un individu.
Plusieurs techniques de reconnaissance faciale sont implémentées. Par exemple la méthode de détection de correspondance généralisée et la méthode de correspondance régionale adaptative. La grande majorité des systèmes de reconnaissance faciale fonctionne en fonction des points nodaux d’un visage humain. Les valeurs mesurées par rapport à la variable associée aux points du visage d’une personne aident à identifier ou à vérifier de manière unique la personne. Grace à cette technique, les applications peuvent utiliser les données collectées à partir de visages et de manière rapide et précise. Les méthodes de reconnaissance faciale évoluent avec de nouvelles approches. La modélisation 3D permet de surmonter les instabilités liés aux techniques existantes.
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Ou la trouve-t-on ?
Les appareils photo haute qualité sur nos smartphones ont popularisé la reconnaissance faciale. L’application de filtres snapchat ou encore le simple fait de détecter un visage par exemple. L’iPhone X d’Apple, propose la technologie d’identité faciale.
Cette technologie permet aux possesseurs de l’Iphone X de déverrouiller leur téléphone avec une empreinte faciale enregistrée par l’appareil photo. Le logiciel existe grace à la modélisation 3D. Cela pour ne pas être induit en erreur par des photos ou des filtres. Il capture et compare plus de 30 000 variables. L’identité faciale peut être utilisée pour authentifier les achats avec iTunes Store, App Store, Apple Pay et iBooks Store. Apple crypte et stocke les données de visage dans le cloud, mais l’authentification a lieu localement sur l’appareil.
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Les GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple) en leader
Amazon Rekognition est un service d’analyse d’images proposé dans la suite Amazon AI. Son but est d’ajouter des fonctionnalités de reconnaissance faciale et d’analyse à une application. Google aussi propose un service similaire avec son API Google Cloud Vision. La technologie utilise l’apprentissage automatique pour identifier les visages. Le très célèbre système de Microsoft, La Kinect, utilise la reconnaissance faciale pour différencier les joueurs.
Les publicités intelligentes dans les aéroports sont maintenant en mesure d’identifier le sexe, l’appartenance ethnique et l’âge approximatif d’un passager et de cibler la publicité en fonction de son appartenance ou non à ces critères.
Le réseau social Facebook pour taguer des individus sur des photographies utilise un logiciel de reconnaissance faciale. Chaque fois que l’on tague une personne sur une photo, le système stocke des informations de mappage sur les caractéristiques faciales de cette personne. Une fois que le système dispose d’assez de données, le logiciel peut se servir de ces données pour identifier le visage d’une personne spécifique lorsqu’il apparaît sur une nouvelle photo. Pour protéger la vie privée des personnes, une fonctionnalité appelée Photo Review informe le membre de Facebook qui a été identifié.
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Comment ça marche ?
Là où nous autres les humains nous voyons un visage, nos amis les robots, eux, voient des données. Ces données sont stockées et consultées. Alors, comment fonctionne la reconnaissance faciale? Les technologies varient, mais voici les étapes de base:
Étape 1. A partir d’une photo ou d’une vidéo le système extrait une image de votre visage. Votre visage peut apparaître seul ou dans une foule. Votre image peut montrer que vous regardez droit devant ou presque de profil.
Étape 2. Le système de reconnaissance faciale parcourt la géométrie de votre visage. Les principaux critères incluent la distance entre les yeux et la distance entre le front et le menton. Le logiciel identifie les repères faciaux essentiels pour distinguer votre visage. Le résultat: votre signature faciale.
Étape 3. Le système de reconnaissance faciale compare votre signature faciale à une base de données de visages connus.
Étape 4. Une détermination est faite. Votre empreinte peut correspondre à celle d’une image dans une base de données d’un système de reconnaissance faciale.
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Les dangers de la reconnaissance faciale
De manière simple, la reconnaissance faciale peut être considérer comme une mesure de sécurité généralement utilisée checker numériquement l’identité d’une personne, via une image ou de plusieurs fonctionnalités stockées dans une base de données.
Cependant meme si cette technologie n’est pas nouvelle et existe depuis maintenant de nombreuses années, la facilité d’accès et les diverses applications créent une grande quantité d’opportunités ainsi qu’une multitude de problèmes. Si notre société utilise cette technologie de manière éthique, elle peut agir comme une unité de sécurité publique. En revanche, il existe un certain nombre de risques pouvant entraîner des pratiques catastrophiques catastrophiques. Ceux-ci incluent l’utilisation abusive de données, la perte de confidentialité et le vol d’identité potentiel menant à des escroqueries.
Nous abordons dans un autre article les limites et les risques de cette technologie.
Conclusion :
Les avancés technologiques tendent vers une évolution rapide de la reconnaissance faciale, cette dernière est déjà omniprésente aujourd’hui mais sa présence possède certaines limites. Il est désormais possible de créer son propre algo en moins de 25 lignes en python
