Les systèmes de reconnaissance faciale améliorent la reconnaissance des visages masqués

Les systèmes de reconnaissance faciale améliorent la reconnaissance des visages masqués

Les algorithmes de reconnaissance faciale s’améliorent pour reconnaître les visages dans les masques, selon des données publiées mardi par le National Institute for Standards and Technology (NIST). S’appuyant sur des tests indépendants de plus de 150 algorithmes de reconnaissance faciale distincts, le nouveau rapport suggère que les masques ne sont peut-être pas un problème aussi important pour les systèmes de reconnaissance faciale qu’on le pensait initialement.

Les fournisseurs soumettent volontairement leurs algorithmes de reconnaissance faciale au NIST pour des tests dans le cadre du test du fournisseur de reconnaissance faciale (FRVT). L’institut publie les résultats de ces tests sur une base continue à mesure que chaque algorithme est soumis. Lorsque le NIST a examiné pour la première fois l’effet des masques sur la reconnaissance faciale en juillet, il a constaté que les algorithmes n’étaient pas très bons pour identifier les visages avec des masques. Sans surprise, il est plus difficile de reconnaître un visage lorsque le nez et la bouche sont couverts.

Les rapports du NIST se concentrent sur les faux taux de non-correspondance (FNMR), une mesure du nombre de visages correspondants qui glissent dans l’algorithme sans déclencher d’alerte. En juillet, le taux d’erreur de certains algorithmes a atteint entre 5 et 50% lorsqu’ils ont été confrontés à des images de personnes masquées.

Un graphique du rapport NIST montre une amélioration constante parmi les fournisseurs.
Image: NIST

Mais la pandémie a donné aux développeurs beaucoup de temps pour se concentrer sur le problème des masques, et les données du NIST montrent que les algorithmes de reconnaissance faciale fonctionnent de mieux en mieux avec les visages masqués. Sans masques, les meilleurs algorithmes ont un taux de fausse correspondance d’environ 0,3% – mais ce nombre augmente toujours à 5% lorsque des masques à couverture élevée sont portés.

«Bien que quelques algorithmes pré-pandémiques restent parmi les plus précis sur les photos masquées, certains développeurs ont soumis des algorithmes après la pandémie, montrant une précision considérablement améliorée et sont maintenant parmi les plus précis de notre test», indique le rapport.

Le classement public du NIST pour les tests de reconnaissance faciale confirme cette affirmation. Huit algorithmes différents détiennent désormais des taux de faux non-concordance inférieurs à 0,05%. Six de ces huit ont été soumis au NIST après la publication du premier rapport en juillet.

Les auteurs notent un certain nombre de limites à l’étude. En particulier, alors que les tests s’appuyaient sur des photos de vrais titulaires de visa et de vraies photos de passage de la frontière, ils n’utilisaient pas d’images réelles de visages masqués. Par souci de commodité, les chercheurs du NIST ont plutôt appliqué des masques numériquement pour assurer la cohérence dans l’échantillon. En conséquence, «nous n’avons pas été en mesure de poursuivre une simulation exhaustive des variations infinies de couleur, de conception, de forme, de texture, de bandes et de façons dont les masques peuvent être portés», note le rapport. Le masque numérique était un masque chirurgical bleu couvrant toute la largeur du visage, mais les testeurs ont noté que les performances variaient considérablement en fonction de la hauteur du masque sur le visage.

Les États-Unis utilisent la reconnaissance faciale aux frontières terrestres et aériennes, comparant les voyageurs à leurs photos de visa ou de passeport dans le cadre du programme de sortie biométrique. Les données du NIST sont tirées des titulaires de visa spécifiquement qui ont peu de droits à la confidentialité sur les informations biométriques collectées pendant le processus d’immigration.

Written by SasukE

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