Les avancées dans de nombreux domaines associés à la biométrie faciale et à la vision du système informatique ont été explorées lors du dernier déjeuner-causerie virtuel organisé par l’Association européenne de biométrie (EAB).
Antitza Dantcheva, boursière postdoctorale avec l’équipe Stars de l’INRIA, a présenté un choix de ses recherches sur « déchiffrer et créer des visages », décrivant les enseignements tirés de travaux liés à la cybersécurité, aux soins de santé et aux deepfakes à un public EAB.
Les images faciales ont suscité l’intérêt de personnes dans une variété de domaines, y compris la médecine ainsi que la médecine légale et biométrie, du fait que des informations qu’ils révèlent. La vidéo en révèle beaucoup plus, comme la fréquence cardiaque.
Dantcheva a noté certaines des similitudes entre les domaines d’étude de la recherche biométrique, ainsi que des différences telles que les environnements plus contraints découverts dans les scénarios de soins de santé par rapport à la cybersécurité. La génération de visages, note-t-elle, est le plus récent de ses domaines d’étude.
L’état de l’art et l’utilisation prospective de spectres supplémentaires pour la robustesse de la reconnaissance faciale ont été passés en revue, et ses applications dans l’attaque de présentation détection. Selon les recherches de Dantcheva, la traduction entre les spectres, tels que l’infrarouge vers le visible, puis leur correspondance avec la biométrie faciale fonctionnent également relativement bien, car les fonctions pertinentes sont séparées dans chaque état et protégées lors de la traduction.
A Une étude récente de Dantcheva utilisant la biométrie faciale pour les soins de santé a tenté de découvrir la passivité, qui peut être le signe d’une variété de troubles neurologiques. Ce qui peut apparaître comme un simple travail de vision de système informatique, dit Dantcheva, s’avère beaucoup plus difficile. Le meilleur résultat obtenu par la recherche pour identifier le symptôme médical avec une innovation basée sur la biométrie de cette manière était une précision de 84 %, et Dantcheva semble positif quant à la capacité de l’innovation de reconnaissance des émotions à aider au diagnostic médical. Une partie du facteur en est le problème de l’évaluation objective du symptôme, ont déclaré des professionnels de la santé à Dantcheva.
L’étude de recherche sur la génération de visages menée par Dantcheva et son stagiaire est maintenant passée à la génération de visages vidéo à l’aide de GAN, en raison de la récente avancées dans le domaine. Le bon côté est que les vidéos deepfake visuelles parfaites sont encore loin, mais le domaine avance rapidement.
L’étude de recherche a abordé une série de défis, notamment le mouvement de la tête.
Du côté de la détection de deepfake, Dantcheva a envisagé d’utiliser des réseaux de neurones convolutifs 3D comme 3D ResNet pour développer des modèles de reconnaissance des images générées, avec un certain succès.
Le prochain déjeuner-causerie virtuel EAB le 5 octobre résoudra atténuation des prédispositions dans les technologies anti-usurpation d’identité.
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