Le tout premier jour de l’événement organisé par le NIST s’est concentré sur la qualité de l’image faciale, son évaluation et comment l’améliorer.
La première partie de la 2ème journée a été consacrée aux exigences et réglementations, avec des présentations par des agents de la Commission européenne, Idemia, UNICRI, le Norwegian ID Center , USG et RAND Corporation.
La deuxième partie des présentations de la journée sur les perspectives de l’industrie en matière de biométrie faciale. Parmi les intervenants figuraient Neda Eskandari, responsable technique et superviseur de Paravision Machine Learning, Rank One Computing Chief Researcher, co-fondateur et président Brendan Klare, Stephane Gentric, scientifique en chef de l’IA chez Idemia, et des agents d’Accenture et de Trust Stamp.
Utilisations authentiques pour de fausses informations
Les deepfakes et les médias artificiels décrivent en réalité une série de phénomènes factices différents, composés de divers types de données, de portée d’imagerie et de types d’ajustement, explique Eskandari. Même la qualité d’image varie considérablement d’une contrefaçon à l’autre.
Elle a vérifié la valeur des visages artificiels pour la formation d’algorithmes et l’analyse comparative des modèles de reconnaissance faciale.
Les ingénieurs doivent être attentifs aux visages synthétiques choisis. pour la formation, le rapport entre les visages artificiels et réels, et assurez-vous d’inclure plusieurs visages synthétiques pour chaque identité.
Évidemment, les informations artificielles présentent également un danger dans de nombreuses méthodes différentes.
Les recherches de Paravision indiquent que les conceptions de reconnaissance faciale formées sur de vrais visages ont tendance à être bonnes pour comprendre les « informations cachées sur les visages artificiels ». Le prototype de modèle de détection de visage artificiel de l’entreprise a atteint une précision de 99,7 %, a déclaré Eskandari. Un détecteur de deepfake de production est également en préparation. Jusqu’à présent, Paravision fait état de succès avec des ensembles de données généralisés supérieurs à 96 %, sans intégrer de modèles prêts à l’emploi.
Le visage est-il désormais la biométrie la plus précise ?
Klare a courtisé le débat de comparant les taux de correspondance 1: 1 pour de nombreuses techniques biométriques dans différentes publications du NIST, et demandant si le visage est désormais la modalité la plus précise au monde. Les autres modalités ne s’améliorent pas au moins au même rythme, soutient-il.
Une partie du facteur de cette amélioration est que les visages, les facteurs de Klare, sont les informations les moins personnelles sur un peuple. Ils sont découverts plus rapidement que les noms, et les images de visages sont disponibles à des volumes d’un ordre de grandeur plus élevé que les images d’empreintes digitales ou d’iris.
En conséquence, avec quelques mises en garde, les algorithmes sont maintenant beaucoup plus précis que les gens , même les super-reconnaisseurs, pour faire correspondre les visages, dit Klare.
L’intervention humaine est cependant toujours cruciale, car les cas d’utilisation sont appelés à s’élargir et en raison des obstacles persistants comme des jumeaux identiques.
Passant en revue l’importance de la détection d’attaque de présentation pour de nombreux cas d’utilisation, Klare suggère de remplacer les termes longs taux d’erreur de catégorie de discussion bona fide (BPCER) et taux d’erreur de classification de présentation d’attaque (APCER) par « taux de déclin authentique » et « taux d’acceptation d’usurpation ». respectivement.
Un autre domaine d’amélioration potentielle de la reconnaissance faciale identifié par Klare est le maquillage. Cela influence également les disparités du marché entre les taux de correspondance pour les hommes et les femmes.
Améliorations de la capture d’images dans les aéroports
La technologie d’acquisition d’images s’améliore également rapidement. Les contraintes de style qui ont été imposées aux premières portes électroniques, discutées par Gentric, les rendent grandes et complexes par rapport aux machines lisses utilisées aujourd’hui. Cela était nécessaire, en raison de la faible tolérance des systèmes de biométrie faciale pour la posture et l’éclairage du visage.
La biométrie aéroportuaire telle qu’elle est traitée aujourd’hui pourrait bientôt être obsolète également, néanmoins, avec des améliorations dans la capture biométrique du visage des sujets lors de la réinstallation , dit Gentric. La sélection d’images pour la qualité améliore considérablement la précision des systèmes en mouvement, et la détection des piétons ou le suivi des squelettes améliore encore les performances en regroupant les images d’une identité donnée.
Les portails électroniques pourraient également bientôt être en mesure de associez une mère et un père avec un enfant dans leurs bras en même temps.
Les cartes de profondeur 3D déduites des flux de caméras électroniques RVB peuvent aider à garantir que les images sont capturées à une distance appropriée.
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