vendredi, 19 avril 2024

Les biais et le morphing restent des défis dans la biométrie faciale, mais les mesures s’améliorent

Une

paire des menaces les plus pressantes pour l’efficacité des systèmes biométriques du visage étaient sous la lentille microscopique tout au long de la dernière journée de la conférence internationale sur l’efficacité du visage de la semaine dernière 2022.

La session du matin sur la démographie et la sécurité a été animée par Patrick Grother. Il a également fourni la toute première présentation, sur NIST IR 8429, qui est actuellement sous forme de projet mais proche de la conclusion principale. Le document définit une technique pour résumer les différentiels démographiques, qui en biométrie sont souvent appelés biais. Avec des réglementations incorporant de manière significative des exigences pour examiner les biais, l’approche pourrait bientôt être largement citée et utilisée.

Remarquablement, les recherches du NIST montrent que les systèmes de reconnaissance faciale dans de nombreux cas échouent régulièrement (par un taux de non-correspondance incorrect), mais l’inverse est vrai chez les 12 à 15 ans et les 16 à 18 ans. groupes de personnes âgées.

« Vous pouvez voir ces chiffres évoluer fréquemment dans les meilleures instructions », déclare Grother. « Cependant pas toujours ; certains concepteurs ne semblent pas y avoir prêté attention. »

Cette approche est en cours de normalisation dans la norme ISO/IEC 19795-10, que John Howard de SAIC a expliquée ci-après. discussion. Howard a comparé les conceptions d’équité du taux d’incohérence de l’équité et du taux d’injustice développées respectivement par l’Institut Idiap et le NIST. Ces observations ont notifié la création de la conception du coefficient de Gini.

Il propose l’optimisation de Pareto comme moyen d’optimiser à la fois l’équité et les performances générales.

Plus de données sont cependant nécessaires, en particulier dans les opérations scénarios, comme les images collectées à partir des flux CCTV. Plus de conceptions aideraient également.

Yevgeniy Sirotin et Howard ont fourni une étude de recherche sur le regroupement de vecteurs de fonctions en tant que technique de traitement des résultats d’homogénéité large. C’est un effet que l’on retrouve dans la biométrie faciale beaucoup plus que dans d’autres modalités, ce qui a un sens instinctif, mais implique également un travail d’évaluation du souci qui n’en est qu’à ses débuts.

Cela est nécessaire, comme l’explique Sirotin, parce que les escrocs essayant de battre un système de biométrie faciale savent usurper le visage d’un individu proposé avec un autre qui est démographiquement comparable.

Michael King du Florida Institute of Technology a expliqué le rôle des étiquettes utilisées dans des ensembles de données et des catégories biométriques incorrectes.

Stephanie Schuckers et Keivan Bahmani ont fourni les progrès d’une étude longitudinale CITeR sur l’appariement des visages des enfants à mesure qu’ils vieillissent. L’ensemble de données Young Face Aging a été recueilli auprès de 231 sujets pendant 3 ans, avec des images prises tous les 6 mois. L’utilisation de cet ensemble de données avec des apparieurs communs a indiqué que les meilleurs apparieurs atteignent des taux de précision viables lors de l’examen d’échantillons de haute qualité.

Morphing du visage

La session de l’après-midi du troisième jour de l’IFPC 2022 a été animée par Mei Ngan du NIST, et s’est concentré sur le morphing du visage.

Matjaž Torkar du ministère de l’Intérieur slovène a fourni des exemples concrets de morphing du visage. Le phénomène semble avoir commencé en 2020, lorsque plusieurs passagers d’un même vol ont été arrêtés. Ils avaient effectivement franchi les portes électroniques, mais l’un d’entre eux a été capturé par un garde-frontière polonais en alerte. Ceux qui détenaient des passeports modifiés cherchaient le statut de réfugié au Canada et payaient entre 15 000 et 30 000 euros.

Ngan a partagé les résultats FRVT MORPH du NIST, qui ne sont pas motivants. Les algorithmes plus précis ont tendance à être particulièrement vulnérables. Les systèmes de détection de changement montrent néanmoins des progrès.

Matteo Ferrara de l’Université de Bologne a gardé à l’esprit que les portes ABC utilisent plusieurs cadres pour correspondre au visage présenté sur le passeport. Différentes techniques sont utilisées par divers fournisseurs pour décider quel cadre utiliser.

Une équipe d’universitaires a parlé des méthodes de génération de morph, puis Kiran Raja de NTNU a évalué l’état de l’art de la détection d’attaque de morph.

L’occasion s’est terminée par une discussion de Frøy Løvåsda de la Direction nationale des flics de Norvège sur la capacité des humains à trouver des attaques de morphing de visage. L’étude de recherche faisait partie du travail d’iMARS et révèle que les performances varient extrêmement largement. Il en va de même du temps que prend l’évaluation humaine, avec peu ou pas de corrélation entre le temps passé et le taux de réussite. Fait encourageant, les gens semblaient s’améliorer avec la pratique.

Plus de recherches sont prévues, et potentiellement une certification pour les inspecteurs très performants.

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