Les ordinateurs peuvent « voir » des visages et d’autres objets grâce à un processus appelé reconnaissance d’image. Cela implique l’utilisation de techniques mathématiques pour analyser des images numériques et identifier les modèles et les caractéristiques qu’elles contiennent.

Une approche courante de la reconnaissance d'images est la détection d'objets, qui consiste à identifier des objets spécifiques dans une image. Cela se fait généralement à l’aide d’une technique appelée réseaux de neurones convolutifs (CNN), un type d’algorithme d’apprentissage en profondeur spécialement conçu pour reconnaître des modèles dans les images.

Dans un CNN, l’image est d’abord divisée en régions plus petites, et chaque région est analysée par une série de filtres. Ces filtres sont conçus pour identifier des caractéristiques spécifiques, telles que les bords, les coins et les textures. La sortie des filtres passe ensuite par une série de couches de regroupement, qui réduisent la dimensionnalité des données et facilitent l'identification des modèles.

Après les couches de regroupement, les données passent par une couche entièrement connectée, qui est une couche de réseau neuronal traditionnelle qui combine les caractéristiques identifiées par les couches convolutives et classe l'image. La sortie de la couche entièrement connectée est un vecteur de probabilités, indiquant la probabilité que l'image contienne un objet spécifique.

En entraînant le CNN sur un vaste ensemble de données d’images étiquetées avec leurs objets correspondants, il est possible d’apprendre à l’ordinateur à reconnaître des objets spécifiques dans de nouvelles images.

Une autre approche de la reconnaissance d'images est la reconnaissance faciale, qui consiste à identifier des visages spécifiques dans une image. Cela se fait généralement à l’aide d’une technique appelée Eigenfaces, qui consiste à créer un ensemble d’images de base représentant les principales caractéristiques d’un visage.

Pour identifier un visage dans une nouvelle image, l'image est d'abord projetée sur les images de base, et le vecteur résultant est comparé aux vecteurs de visages connus. Le visage avec le vecteur le plus similaire est ensuite identifié comme la correspondance probable.

La reconnaissance d'images est un domaine en développement rapide et de nouvelles techniques sont constamment développées pour améliorer la précision et l'efficacité de la reconnaissance d'objets et de visages. Ces techniques sont utilisées dans une grande variété d’applications, telles que les systèmes de sécurité, l’imagerie médicale et les véhicules autonomes.