Des chercheurs de l’Université des sciences appliquées de Darmstadt en Allemagne ont récemment publié un tout nouvel article détaillant une méthode d’utilisation de l’intelligence artificielle pour éliminer les tatouages des photos de personnes, avec des implications biométriques potentielles.
Selon le scientifique principal Mathias Ibsen, la peinture faciale et les tatouages peuvent éventuellement nuire à l’efficacité des systèmes de vision des systèmes informatiques tels que les algorithmes de reconnaissance faciale en modifiant ce que les conceptions « s’attendent à voir » à des endroits clés du visage.
Pour mieux comprendre et atténuer l’impact des tatouages faciaux dans les systèmes d’analyse faciale, Ibsen et ses groupe pense qu’une plus grande variété de grands ensembles de données d’images de personnes avec et sans tatouages sont nécessaires.
À cette fin, les chercheurs proposent un générateur pour ajouter automatiquement des tatouages pratiques aux images faciales.
« Pour développer une image faciale avec des tatouages, le visage est tout d’abord divisé en zones du visage à l’aide de la détection de points de repère, après quoi les positionnements de tatouage peuvent être trouvés « , vérifie l’article.
« Par la suite, des cartes de restauration profonde et des cartes de découpe peuvent être approximées à partir de l’image d’entrée. Ensuite, les informations sont combinées pour mélanger raisonnablement les tatouages à l’image du visage. »
Ils ont ensuite montré la faisabilité de la génération en formant deux conceptions basées sur l’apprentissage en profondeur pour se débarrasser des tatouages des images de visage.
Les modèles utilisés étaient pix2pix, un réseau contradictoire génératif conditionnel (GAN) surveillé pour la traduction d’image à image, et SkinDeep, une conception préexistante pour se débarrasser des tatouages corporels utilisant des pièces largement connues qui ont montré » d’excellents résultats pour d’autres travaux de traduction d’image à image. »
Les résultats utilisant le nouveau mode auraient montré qu’il était possible d’éliminer les tatouages faciaux des images authentiques sans détériorer la qualité de l’image.
De plus, l’article suggère qu’en utilisant l’élimination de tatouage basée sur l’apprentissage en profondeur proposée avant de dessiner et de comparer les traits du visage, la précision de la reconnaissance faciale a été augmentée en général.
« Les scores de contraste ne sont pas significativement affecté pour le pix2p ix et SkinDeep qui ont juste montré des capacités modérées à éliminer les tatouages des images faciales », indique le document.
« Cependant, pour SkinDeep, qui a été formé sur la base de données synthétique, il est démontré que le taux de dissemblance en moyenne diminue, ce qui indique que l’efficacité de la reconnaissance pourrait s’améliorer. »
La méthode pourrait également être appliquée pour se débarrasser des tentatives de battre les systèmes de reconnaissance faciale avec du maquillage.
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