La reconnaissance faciale devient une caractéristique de plus en plus courante des systèmes de vérification biométrique. Maintenant, une équipe indienne a utilisé une machine à vecteurs de support multi-classes pour étendre le fonctionnement de ces systèmes afin de prendre en compte l'âge d'une personne. Jayant Jagtap de l'Université Symbiosis International (réputée) à Pune, et Manesh Kokare du Shri Guru Gobind Singhji Institute of Engineering and Technology, à Nanded, Inde, expliquer que la classification de l'âge humain est restée un obstacle important à la prochaine génération de technologie de reconnaissance faciale, mais pourrait être un paramètre supplémentaire utile dans la sécurité et d'autres contextes.

Le nouveau cadre de classification de l'âge en deux étapes de l'équipe basé sur l'apparence et les caractéristiques du vieillissement de la peau du visage à l'aide d'une machine à vecteurs de support multi-classes (M-SVM) peut classer, l'équipe suggère, classer les images de visages dans l'un des sept groupes d'âge. Fondamentalement, le système examine les caractéristiques de l'image coïncidant avec la texture et les rides de la peau du visage et est précis 94,45% du temps. Il fonctionne bien malgré des facteurs tels que la génétique, genre, santé, conditions météorologiques à vie, cadre de travail et de vie, consommation de tabac et d'alcool. En effet, la précision est supérieure à 98% dans la première étape où les visages adultes et non-adultes sont distingués.

« Le cadre proposé de classification par âge donne de meilleures performances que les systèmes de classification par âge existants, " rapporte l'équipe. Ils ajoutent que les recherches futures chercheront à améliorer encore la précision pour une utilisation dans des applications en temps réel. Cela se fera par le développement d'un algorithme pour extraire les caractéristiques du vieillissement de la peau du visage et par la conception d'un classificateur d'âge efficace , conclut l'équipe.