Détection de visage et reconnaissance faciale - Quelles sont les différences ?L'utilisation de l'intelligence artificielle pour suivre et reconnaître les visages était autrefois réservée à la science-fiction. Cependant, cette technologie est devenue si répandue que 60 % des pays utilisent désormais la détection et la reconnaissance des visages dans leurs aéroports.
Elle est également courante dans le smartphone que vous avez dans votre poche, et de nombreuses industries l'utilisent pour l'identification et la vérification. Les logiciels de reconnaissance faciale s'avèrent également être un outil de sécurité précieux lors de grands événements et dans les lieux bondés.
Vous pensez peut-être que la détection de visage et la reconnaissance faciale sont identiques. En effet, les deux sont liées, mais il existe des différences significatives dans leur fonctionnement.
Il est essentiel d'utiliser la bonne terminologie car chaque technologie utilise un logiciel spécifique et a des applications différentes dans le monde réel. Si vous travaillez dans le secteur de la sécurité ou des forces de l'ordre, vous devez savoir quelle technologie est pertinente et quand l'utiliser.
Cet article examine en profondeur les différences entre la détection des visages et la reconnaissance faciale.
La détection des visages est la première étape sur la voie de la reconnaissance faciale.
Cette technologie peut regarder un cadre, une image ou une vidéo et dire si un visage humain est présent. Dans ce cas, il importe peu de savoir à qui appartient le visage.
Les logiciels de détection des visages peuvent passer au crible une variété d'autres éléments, tels que des arbres, des bâtiments, des tables ou une lampe, et repérer les visages. Il peut également compter le nombre de visages humains détectés. Le logiciel peut effectuer ces opérations quelle que soit la position de la personne, ce qu'elle porte ou l'état de l'éclairage.
Plusieurs méthodes sont utilisées pour entraîner un ordinateur à détecter les visages. L'algorithme doit apprendre ce qu'est un visage et comment le distinguer des autres éléments.
Une façon de le faire est d'utiliser la technique utilisée par les humains. Nous savons qu'un visage a des yeux, un nez, une bouche et où ils sont situés. En utilisant cet ensemble de règles, un ordinateur apprendra à rechercher ces caractéristiques pour identifier un visage.
La méthode la plus simple consiste à commencer par la recherche des yeux. Si le logiciel détecte l'une de ces caractéristiques d'identification, il passera aux caractéristiques suivantes.
Cette méthode basée sur la connaissance peut rencontrer des problèmes lorsqu'il s'agit de couleurs de peau et de conditions d'éclairage différentes.
Grâce aux techniques d'intelligence artificielle d'apprentissage profond, l'ordinateur reçoit un vaste ensemble de données - dans ce cas, des photographies - pour apprendre la différence entre un visage et d'autres objets.
D'autres méthodes peuvent utiliser des modèles de visage que le logiciel utilisera pour les comparer aux objets qu'il scanne ou pour comparer des caractéristiques spécifiques telles que la couleur des cheveux. Un visage est rarement immobile, ce qui permet à certains logiciels de détecter son mouvement, notamment dans une vidéo en direct.
Souvent, une combinaison de ces techniques est utilisée pour éliminer les erreurs. Les experts soulignent l'importance d'utiliser une diversité d'images pour entraîner les ordinateurs. Des races différentes, ou des genres non binaires, font souvent trébucher les logiciels de détection des visages.
L'une des applications les plus courantes de la détection des visages est l'appareil photo de votre smartphone. Le bloc qui se forme autour d'un visage est la détection par votre appareil photo de ses caractéristiques et l'utilisation de ces informations pour la mise au point automatique.
Avez-vous déjà passé devant un scanner de température dans un aéroport ou un centre commercial qui a soudain su qu'il était temps de mesurer si vous aviez de la fièvre ou non ? Ces machines se sont répandues pendant la pandémie de Covid-19.
La détection des visages est également devenue populaire, avec d'autres formes de détection d'objets, dans le domaine de la sécurité. Vous pouvez l'utiliser chez vous pour recevoir une alerte lorsque quelqu'un se présente à votre porte. Les gérants d'un magasin très fréquenté peuvent l'utiliser pour savoir combien de clients sont rentrés. Les agents de sécurité et les organisateurs d'événements peuvent savoir combien de personnes entrent dans un stade de football ou un concert.
Une autre utilisation intéressante de la détection du visage consiste à créer des expressions et des mouvements faciaux réalistes dans les films d'animation ou les jeux vidéo. Les filtres populaires sur Snapchat, TikTok ou Instagram commencent par de la détection des visages.
La détection des visages est essentielle à la tâche plus complexe de la reconnaissance faciale.
Le marché de la reconnaissance faciale passera de 3,83 milliards de dollars en 2020 à 16,7 milliards de dollars d’ici 2030. La technologie est devenue si précise que le taux d'erreur n'est que de 0,8 %. Il y a moins de huit ans, le taux d'erreur était de 4,1 %.
Alors, qu'est-ce que la reconnaissance faciale ?
La technologie de reconnaissance faciale commence par le processus de détection des visages. Elle scanne une photo ou une vidéo et identifie les visages humains. Cependant, elle va ensuite pousser le processus un peu plus loin.
Le logiciel compare l'image biométrique du visage qu'il a scanné avec les images précédentes qu'il a vues. Il peut s'agir d'un ensemble limité de visages autorisés à accéder à un bâtiment spécifique. Mais il peut aussi s'agir d'une base de données massive d'images enregistrées au fil du temps.
À l'aide de ces données, il tentera d'établir une correspondance.
Alors que la détection des visages apprend à un ordinateur à reconnaître un visage humain, le logiciel de reconnaissance faciale analyse l'image.
Il transformera l'image en un ensemble de données sur les caractéristiques de votre visage. Il peut s'agir de la distance entre vos yeux, votre front et votre menton, ainsi que d'autres mesures biométriques. Il existe des dizaines de facteurs différents que le logiciel va mesurer.
Il analysera ensuite sa base de données et recherchera une correspondance exacte, en comparant les données qu'il a recueillies.
Bien que cette technologie soit très précise, elle réussit rarement le test de reconnaissance faciale consistant à différencier des jumeaux identiques. Cela n'est possible que sur des images de très haute qualité où le logiciel peut détecter des différences telles qu'une tache de rousseur ou un tatouage.
La première utilisation à grande échelle de la reconnaissance faciale remonte à 2001, lorsque la police a utilisé cette technologie pour scanner une foule massive lors du Super Bowl aux États-Unis. Beaucoup ont été choqués par une idée aussi futuriste.
Cependant, elle est aujourd'hui devenue monnaie courante.
L'une des utilisations de la technologie de reconnaissance faciale est la vérification. Par exemple, une application de reconnaissance faciale qui permet à votre smartphone de scanner votre visage et de vous accorder l'accès à votre appareil. Elle détecte votre visage et le compare à l'image qu'elle a stockée lorsque vous avez configuré votre sécurité biométrique.
La vérification par reconnaissance faciale est utilisée dans les applications bancaires ou lors de l'embarquement dans un avion. Elle peut rendre le passage dans un aéroport ou dans tout autre endroit nécessitant une identification une expérience plus agréable et plus fluide.
La sécurité est l'une des applications les plus importantes de la technologie de reconnaissance faciale.
L'analyse vidéo intelligente permet aux professionnels de la sécurité de scanner les foules et de repérer les menaces. Il s'agit notamment de reconnaître les criminels connus ou de repérer les visages inconnus. Certains casinos peuvent utiliser cette technologie pour repérer les joueurs gênants.
Il est également utile si vous recherchez une personne disparue, par exemple un enfant qui s'est perdu dans un endroit bondé.
Lorsque la reconnaissance faciale va plus loin, le logiciel peut analyser le sexe, l'âge et les émotions de la personne qu'il étudie. Cela a des applications encore plus larges, comme permettre aux magasins de recueillir des détails sur leurs clients.
Il existe de nombreux endroits où le commun des mortels est confronté à la reconnaissance faciale. Ces endroits sont principalement en ligne. Lorsque Facebook vous demande si vous voulez marquer un ami spécifique ou si vous apparaissez effectivement sur une photo particulière, il utilise la technologie pour scanner des millions d'images dans sa base de données et les faire correspondre.
Google utilise également cette technologie, qui lui permet d'organiser des photos dans Google Photos ou de faire une recherche inversée d'images pour trouver des images similaires. De nombreux organismes d'information utilisent cette technologie pour vérifier les vidéos et les photos virales qui sont déformées.
La technologie de reconnaissance faciale n'est qu'un aspect de l'analyse vidéo alimentée par l'IA. Cette technologie vous permettra de surveiller de multiples mouvements de sécurité, de prévenir les accidents et de détecter les menaces avant qu'elles ne deviennent un problème.
Il simplifie également la tâche consistant à passer au peigne fin des heures de vidéo à la recherche de preuves à la suite d'un crime.
Bien qu'il existe des différences essentielles entre la détection et la reconnaissance des visages, les deux vont de pair. La technologie de reconnaissance faciale ne serait pas possible sans la capacité des logiciels à repérer un visage parmi d'autres objets.
Le logiciel Two-i Video Analytics utilise un large éventail de logiciels de détection d'objets, y compris la reconnaissance faciale. Il envoie des alertes instantanées lorsqu'une menace est détectée et vous permet de réduire le temps nécessaire à l'examen des images de vidéosurveillance en cas d'incident de sécurité.
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