samedi, 1 octobre 2022

La reconnaissance faciale s’améliore pour gérer les angles modestes et les grands sourires

L’état

de l’art de la reconnaissance faciale s’est amélioré au cours des dernières années au point de bien gérer certains types d’occlusion, ainsi que l’éclairage de diverses instructions. La précision des exécutions sur les smartphones s’est également considérablement améliorée.

Ce ne sont là que quelques-unes des conclusions notables d’un article évaluant les 8 dernières années de progrès dans le domaine de la biométrie faciale.

‘8 Years of Face Acknowledgment Research Study: Reproductibility, Accomplishments and Open Problems’ vient d’être publié sous forme d’article en libre accès et partagé dans un post LinkedIn par Sébastien Marcel.

La période est sélectionnée car c’est à peu près en 2015 que les modèles d’apprentissage en profondeur ont fini par être l’approche dominante du développement de la reconnaissance faciale. De plus, les chercheurs ont terminé en 2014 un examen comparable des avancées, offrant un point de référence sans tracas pour le suivi.

Des chercheurs de l’Institut de recherche Idiap, de l’Université de Lausanne (ESC) et de l’Université de Zurich a collaboré à l’étude de recherche. Ils ont trouvé des lacunes importantes dans le corpus d’études de recherche existant et identifié un certain nombre de problèmes dans le domaine qui doivent encore être résolus.

Les angles inférieurs à 60 degrés sont bien gérés par de nombreux réseaux de reconnaissance faciale, selon le papier, mais au-delà de cela, les non-correspondances incorrectes augmentent rapidement.

La reconnaissance à distance avec des images de faible qualité est reconnue comme un problème, même si cela soulage certainement certains défenseurs de la vie privée.

Les expressions faciales constituent également un obstacle beaucoup moins important aux systèmes de correspondance biométrique qu’elles ne le faisaient avant l’adoption de la connaissance approfondie, selon la recherche.

Le document le fait n’examine pas les variations de groupe, bien que Marcel et son co-auteur Tiago de Freitas Pereira reconnaissent dans le fil LinkedIn que les biais algorithmiques et systémiques font partie des difficultés continues qui persistent, mais qui sortent du cadre de l’étude de recherche. Les éléments de sécurité, tels que le morphing et d’autres attaques de discussion, n’entraient pas non plus dans ce cadre.

L’étude de recherche a été réalisée à l’aide de six ensembles de données et de 5 algorithmes de reconnaissance faciale, tous accessibles au public, dans le but de permettre la reproductibilité .

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