Les humains sont doués pour reconnaître les visages, mais nous interprétons aussi les expressions et les émotions assez naturellement. La recherche indique que nous pouvons identifier des visages personnellement familiers dans 380ms après la présentation et 460 ms pour les visages inconnus. Cependant, cette qualité intrinsèquement humaine a maintenant un concurrent dans l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur. Ces technologies pionnières aident à développer des solutions qui reconnaissent les visages humains avec plus de précision et d'efficacité que jamais.
Ces dernières technologies innovantes et non intrusives ont rendu la vie plus simple et passionnante. La technologie de reconnaissance faciale est devenue une technologie en plein essor. En 2020, le marché de la reconnaissance faciale était évalué à 3.8 milliard de dollars, et la même devrait doubler de taille d'ici 2025 – prévu à plus de 8.5 milliards de dollars.
Qu'est-ce que la reconnaissance faciale ?
La technologie de reconnaissance faciale cartographie les traits du visage et aide à identifier une personne en fonction des données d'empreintes faciales stockées. Cette technologie biométrique utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour comparer l'empreinte faciale stockée avec l'image en direct. Le logiciel de détection de visage compare également les images capturées avec une base de données d'images pour trouver une correspondance.
La reconnaissance faciale a été utilisée dans de nombreuses applications pour renforcer la sécurité dans les aéroports, aide les organismes d'application de la loi à détecter les criminels, l'analyse médico-légale et d'autres systèmes de surveillance.
Comment fonctionne la reconnaissance faciale ?
Le logiciel de reconnaissance faciale commence par collecte de données de reconnaissance faciale et le traitement d'images à l'aide de la vision par ordinateur. Les images subissent un filtrage numérique de haut niveau afin que l'ordinateur puisse faire la différence entre un visage humain, une image, une statue ou même une affiche. En utilisant l'apprentissage automatique, les modèles et les similitudes dans l'ensemble de données sont identifiés. L'algorithme ML identifie le visage dans une image donnée en reconnaissant les modèles de traits du visage :
- Le rapport hauteur/largeur du visage
- La couleur du visage
- La largeur de chaque caractéristique - yeux, nez, bouche, etc.
- Caractéristiques distinctives
Comme différents visages ont des caractéristiques différentes, il en va de même pour les logiciels de reconnaissance faciale. Cependant, en général, toute reconnaissance faciale fonctionne selon la procédure suivante :
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Détection faciale
Les systèmes de technologie faciale reconnaissent et identifient une image faciale dans une foule ou individuellement. Les progrès technologiques ont permis au logiciel de détecter plus facilement les images faciales même lorsqu'il y a une légère variation de posture - face à la caméra ou en détournant le regard.
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Analyse faciale
Vient ensuite l'analyse de l'image capturée. UNE système de reconnaissance faciale est utilisé pour identifier avec précision les caractéristiques faciales uniques telles que la distance entre les yeux, la longueur du nez, l'espace entre la bouche et le nez, la largeur du front, la forme des sourcils et d'autres attributs biométriques.Les caractéristiques distinctes et reconnaissables d'un visage humain sont appelées points nodaux, et chaque visage humain a environ 80 points nodaux. En cartographiant le visage, en reconnaissant la géométrie et la photométrie, il est possible d'analyser et d'identifier les visages à l'aide du bases de données de reconnaissance avec précision.
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Conversion d'images
Après avoir capturé l'image d'un visage, les informations analogiques sont converties en données numériques sur la base des caractéristiques biométriques de la personne. Puisque machine learning les algorithmes ne reconnaissant que les nombres, la conversion de la carte faciale en une formule mathématique devient pertinente. Cette représentation numérique du visage, également appelée empreinte faciale, est ensuite comparée à une base de données de visages.
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Trouver un match
La dernière étape consiste à comparer votre empreinte faciale avec plusieurs bases de données de visages connus. La technologie essaie de faire correspondre vos fonctionnalités avec celles de la base de données.
Vient ensuite l'analyse de l'image capturée. UNE système de reconnaissance faciale est utilisé pour identifier avec précision les caractéristiques faciales uniques telles que la distance entre les yeux, la longueur du nez, l'espace entre la bouche et le nez, la largeur du front, la forme des sourcils et d'autres attributs biométriques.L'image correspondante est généralement renvoyée avec le nom et l'adresse de la personne. Si ces informations manquent, les données enregistrées dans la base de données sont utilisées.
Applications industrielles de la technologie de reconnaissance faciale
- Nous connaissons tous le Face ID d'Apple qui aide ses utilisateurs à verrouiller et déverrouiller rapidement leurs téléphones et à se connecter aux applications.
- McDonald's utilise la reconnaissance faciale dans son magasin japonais pour évaluer la qualité du service client. Il utilise cette technologie pour déterminer si ses serveurs assistent ses clients avec le sourire.
- Covergirl utilise logiciel de reconnaissance faciale pour aider ses clientes à choisir la bonne teinte de fond de teint.
- MAC utilise également une reconnaissance faciale sophistiquée pour offrir aux clients une expérience d'achat de style brique et mortier en leur permettant d'"essayer" virtuellement leur maquillage à l'aide de miroirs augmentés.
- Le géant de la restauration rapide, CaliBurger, utilise un logiciel de reconnaissance faciale pour permettre à ses clients de voir leurs achats précédents, de profiter de remises spécialisées, de voir des recommandations personnalisées et d'utiliser leurs programmes de fidélité.
- Le géant américain de la santé Cigna permet à ses clients en Chine de déposer leurs réclamations d'assurance maladie en utilisant des signatures photo au lieu de signes écrits.
Collecte de données pour le modèle de reconnaissance faciale
Pour que le modèle de reconnaissance faciale fonctionne au maximum de son efficacité, vous devez l'entraîner sur divers ensembles de données hétérogènes.
Étant donné que la biométrie faciale diffère d'une personne à l'autre, le logiciel de reconnaissance faciale doit être capable de lire, d'identifier et de reconnaître chaque visage. De plus, lorsque la personne manifeste des émotions, les contours de son visage changent. Le logiciel de reconnaissance doit être conçu de manière à pouvoir s'adapter à ces changements.
Une solution consiste à recevoir des photos de plusieurs personnes de différentes parties du monde et à créer une base de données hétérogène de visages connus. Vous devriez idéalement prendre des photos sous plusieurs angles, perspectives et avec une variété d'expressions faciales.
Lorsque ces photos sont téléchargées sur une plateforme centralisée, mentionnant clairement l'expression et la perspective, cela crée une base de données efficace. L'équipe de contrôle de la qualité peut ensuite passer au crible ces photos pour des contrôles de qualité rapides. Cette méthode de collecte d'images de différentes personnes peut aboutir à une base de données d'images de haute qualité et très efficaces.
Ne seriez-vous pas d'accord pour dire qu'un logiciel de reconnaissance faciale ne fonctionnera pas de manière optimale sans un système fiable de collecte de données faciales ?
La collecte de données faciales est la base des performances de tout logiciel de reconnaissance faciale. Il fournit des informations précieuses telles que la longueur du nez, la largeur du front, la forme de la bouche, des oreilles, du visage et bien plus encore. À l'aide des données d'entraînement de l'IA, les systèmes de reconnaissance faciale automatisés peuvent identifier avec précision un visage au milieu d'une grande foule dans un environnement changeant dynamiquement en fonction de leurs caractéristiques faciales.
Si vous avez un projet qui exige un ensemble de données hautement fiable pouvant vous aider à développer un logiciel sophistiqué de reconnaissance faciale, Shaip est le bon choix. Nous avons une vaste collection d'ensembles de données faciales optimisés pour la formation de solutions spécialisées pour divers projets.
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