Un nouveau système d’apprentissage automatique a été développé, capable de reconnaître les visages d’une manière similaire à celle du cerveau humain. Le système, appelé « DeepFace », a été développé par des chercheurs de l'Université de Toronto et de Google.
DeepFace utilise un réseau neuronal profond, qui est un type de réseau neuronal artificiel inspiré du cerveau humain. Le réseau s’entraîne sur une vaste base de données d’images de visages et apprend à identifier les caractéristiques communes à tous les visages. Ces caractéristiques comprennent la forme du visage, la position des yeux, du nez et de la bouche ainsi que la texture de la peau.
Une fois le réseau formé, il peut être utilisé pour reconnaître des visages dans de nouvelles images. Pour ce faire, le réseau compare simplement la nouvelle image aux images de sa base de données et trouve les correspondances les plus proches. Le système est très précis et peut même reconnaître les visages partiellement masqués ou pris sous différents angles.
Le développement de DeepFace constitue une avancée majeure dans le domaine de la vision par ordinateur. Cela représente une avancée majeure dans notre compréhension de la façon dont le cerveau reconnaît les visages et pourrait potentiellement révolutionner un large éventail d’applications, telles que les logiciels de reconnaissance faciale, les systèmes de sécurité et l’imagerie médicale.
Comment fonctionne DeepFace
DeepFace fonctionne en utilisant un réseau neuronal profond pour apprendre les caractéristiques communes à tous les visages. Le réseau est composé de plusieurs couches de nœuds interconnectés, et chaque couche apprend à identifier un ensemble différent de fonctionnalités. La première couche apprend à identifier les caractéristiques de base d'un visage, telles que la forme du visage et la position des yeux, du nez et de la bouche. La deuxième couche apprend à identifier des caractéristiques plus complexes, telles que la texture de la peau et la forme des sourcils. La troisième couche apprend à identifier des caractéristiques encore plus complexes, telles que l'expression du visage et la direction du regard.
Au moment où les données ont traversé toutes les couches du réseau, elles ont appris à identifier toutes les caractéristiques communes à tous les visages. Cela permet au réseau de reconnaître les visages dans les nouvelles images, même si elles sont partiellement masquées ou prises sous des angles différents.
Applications de DeepFace
DeepFace a le potentiel de révolutionner un large éventail d’applications, telles que :
* Logiciel de reconnaissance faciale : DeepFace peut être utilisé pour développer un logiciel de reconnaissance faciale plus précis et plus fiable que les systèmes existants. Cela pourrait être utilisé à diverses fins, telles que les systèmes de sécurité, le contrôle d’accès et l’application de la loi.
* Systèmes de sécurité : DeepFace peut être utilisé pour développer des systèmes de sécurité capables de suivre les mouvements des personnes dans un bâtiment ou une zone. Cela pourrait être utilisé pour empêcher tout accès non autorisé, dissuader la criminalité et protéger les personnes et les biens.
* Imagerie médicale : DeepFace peut être utilisé pour développer des systèmes d’imagerie médicale pouvant aider les médecins à diagnostiquer des maladies et des affections. Par exemple, DeepFace pourrait être utilisé pour identifier le cancer de la peau, les maladies oculaires et d’autres affections.
* Réalité virtuelle : DeepFace peut être utilisé pour développer des systèmes de réalité virtuelle capables de créer des expériences réalistes et immersives. Par exemple, DeepFace pourrait être utilisé pour créer des jeux, des simulations et des programmes de formation en réalité virtuelle.
Les applications potentielles de DeepFace sont infinies. À mesure que la technologie continue de se développer, nous pouvons nous attendre à la voir révolutionner un large éventail d’industries et d’applications.
