La technologie de reconnaissance faciale fonctionne même lorsque seul un demi-visage est visible, des chercheurs de l'Université de Bradford ont découvert.

En utilisant des techniques d'intelligence artificielle, l'équipe a atteint des taux de reconnaissance de 100 pour cent pour les trois quarts et les demi-visages. L'étude, Publié dans Systèmes informatiques de la future génération , est le premier à utiliser l'apprentissage automatique pour tester les taux de reconnaissance de différentes parties du visage.

Chercheur principal, Le professeur Hassan Ugail de l'Université de Bradford a déclaré :« La capacité des humains à reconnaître les visages est incroyable, mais la recherche a montré qu'il commence à faiblir lorsque nous ne pouvons voir que des parties d'un visage. Les ordinateurs peuvent déjà être plus performants que les humains pour reconnaître un visage parmi un grand nombre, nous voulions donc voir s'ils seraient également meilleurs pour la reconnaissance faciale partielle."

L'équipe a utilisé une technique d'apprentissage automatique connue sous le nom de « réseau de neurones convolutifs », en s'appuyant sur un modèle d'extraction de caractéristiques appelé VGG, l'un des plus populaires et des plus utilisés pour la reconnaissance faciale.

Ils ont travaillé avec un ensemble de données contenant plusieurs photos (2800 au total) de 200 étudiants et membres du personnel de l'Université FEI au Brésil, avec un nombre égal d'hommes et de femmes.

Pour la première expérience, l'équipe a formé le modèle en utilisant uniquement des images faciales complètes. Ils ont ensuite mené une expérience pour voir dans quelle mesure l'ordinateur était capable de reconnaître les visages, même lorsqu'il n'est montré qu'une partie d'entre eux. L'ordinateur a reconnu les visages entiers 100 % du temps, mais l'équipe a également eu 100% de réussite avec les visages aux trois quarts et avec la moitié supérieure ou droite du visage. Cependant, la moitié inférieure du visage n'était correctement reconnue que 60 % du temps et les yeux et le nez seuls, seulement 40 pour cent.

Ils ont ensuite refait l'expérience, après avoir entraîné le modèle en utilisant également des images faciales partielles. Cette fois, les scores se sont significativement améliorés pour la moitié inférieure du visage, pour les yeux et le nez seuls et même pour les visages sans yeux ni nez visibles, atteindre environ 90 % d'identification correcte.

Parties individuelles du visage, comme le nez, joue, le front ou la bouche avaient de faibles taux de reconnaissance dans les deux expériences.

Les résultats sont prometteurs, selon le professeur Hassan :

« Nous avons maintenant montré qu'il est possible d'avoir une reconnaissance faciale très précise à partir d'images qui ne montrent qu'une partie d'un visage et nous avons identifié les parties les plus utiles. Cela ouvre de plus grandes possibilités d'utilisation de la technologie pour la sécurité ou la criminalité. la prévention.

"Nos expériences doivent maintenant être validées sur un ensemble de données beaucoup plus vaste. Cependant, à l'avenir, il est probable que les bases de données d'images utilisées pour la reconnaissance faciale devront également inclure des images partielles, afin que les modèles puissent être correctement entraînés à reconnaître un visage même s'il n'est pas entièrement visible."