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  1. #1
    Chroniqueur Actualités

    Les masques battent la plupart des algorithmes de reconnaissance faciale
    Les masques battent la plupart des algorithmes de reconnaissance faciale,
    La précision se dégradant avec une couverture plus importante du nez, selon une étude de NIST

    Pendant la pandémie du covid-19, le masque facial est massivement utilisé pour briser la chaîne de contamination et protéger les populations contre le virus. Cependant l’adoption des masques empêche la plupart des systèmes de reconnaissance faciale existants d’être plus efficaces. C’est aussi à ce résultat qu’est parvenue une nouvelle étude publiée cette semaine par le National Institutes of Standards and Technology (NIST), un laboratoire de sciences physiques et une agence du ministère américain du Commerce, lorsque des chercheurs ont tenté d'évaluer la performance de certains des algorithmes de reconnaissance faciale sur des visages partiellement couverts par des masques de protection.

    Le port de masques faciaux qui couvrent adéquatement la bouche et le nez fait grimper le taux d'erreur des 89 algorithmes commerciaux de reconnaissance faciale de Panasonic, Canon, Tencent et d'autres qu'ils ont testés de 5 à 50 % dans la correspondance entre les masques appliqués numériquement et les photos de la même personne sans masque. Selon le rapport, les masques noirs et les masques ronds étaient moins susceptibles de provoquer des erreurs que les masques bleus, et plus le nez est couvert par le masque, plus les algorithmes ont trouvé qu'il était difficile d'identifier le visage.


    « Avec l'arrivée de la pandémie, nous devons comprendre comment la technologie de reconnaissance faciale traite les visages masqués », a déclaré dans un communiqué Mei Ngan, une informaticienne du NIST et co-auteur du rapport. « Nous avons commencé par nous concentrer sur la manière dont un algorithme développé avant la pandémie pourrait être affecté par des sujets portant des masques faciaux. Plus tard cet été, nous prévoyons de tester la précision des algorithmes qui ont été intentionnellement développés en tenant compte des visages masqués ».

    Le NIST est l'agence gouvernementale chargée d'évaluer la précision de ces algorithmes (ainsi que de nombreux autres systèmes) pour le gouvernement fédéral, et d’établir un classement des différents fournisseurs. Ce rapport est le premier d'une série prévue dans le cadre du programme FRVT (Face Recognition Vendor Test) du NIST sur les performances des algorithmes de reconnaissance faciale sur des visages partiellement couverts par des masques de protection, alors que tout le monde en porte un pendant la pandémie.

    Il faut noter que le présent rapport du NIST ne porte que sur le test d'un type de reconnaissance faciale connu sous le nom de "one-to-one matching". Il s'agit de la procédure utilisée dans les scénarios de passage des frontières et de contrôle des passeports, où l'algorithme vérifie si le visage de la cible correspond à celui sur son document d’identité. Cette procédure est différente du type de système de reconnaissance faciale utilisé pour la surveillance de masse, où une foule est scannée pour trouver des correspondances avec des visages dans une base de données. C'est ce que l'on appelle un système "one-to-many". L'équipe du NIST a appliqué les algorithmes à un ensemble d'environ 6 millions de photos utilisées dans des études FRVT précédentes.

    Pour être proches de la réalité du monde réel des masques différents, les chercheurs ont mis au point neuf variantes de masque à tester, qui comprenaient des différences de forme, de couleur et de couverture nasale. Les masques numériques étaient noirs ou bleu clair, approximativement de la même couleur qu'un masque chirurgical bleu, tandis que les formes allaient de masques ronds couvrant le nez et la bouche à un type aussi large que le visage du porteur. Les masques les plus larges avaient des variantes hautes, moyennes et basses qui couvraient le nez à des degrés divers.

    Selon le rapport du NIST, la précision des algorithmes avec les visages masqués a « considérablement » diminué dans tous les cas. En utilisant des images non masquées, les algorithmes les plus précis n'ont pas réussi à authentifier une personne dans environ 0,3 % des cas, et les images masquées ont même fait monter le taux d'échec de ces algorithmes de pointe à environ 5 %, alors que de nombreux algorithmes « par ailleurs compétents » ont échoué entre 20 et 50 % du temps.


    Les masques empêchent même souvent les algorithmes de traiter un visage

    Les algorithmes de reconnaissance faciale tels que ceux testés par le NIST fonctionnent en mesurant les distances entre les traits du visage d'une cible. Les masques réduisent la précision de ces algorithmes en supprimant la plupart de ces caractéristiques, bien que certaines d'entre elles subsistent encore. Lors des tests du NIST, les images masquées ont plus souvent empêché les algorithmes de traiter un visage, ce qui signifie qu'ils ne pouvaient pas extraire les caractéristiques suffisamment bien pour faire une comparaison efficace, d’après NIST.

    Selon le rapport, plus le nez est couvert par un masque, plus la précision de l'algorithme est faible. Les taux d'erreur étaient généralement plus faibles avec les masques ronds et les masques noirs qu'avec les masques bleus chirurgicaux. Et si les faux négatifs ont augmenté, les faux positifs sont restés stables ou ont légèrement diminué - un faux négatif indique qu'un algorithme n'a pas réussi à faire correspondre deux photos de la même personne, tandis qu'un faux positif indique qu'il a mal identifié une correspondance entre les photos de deux personnes différentes.

    Les résultats de l'étude font écho à un bulletin interne du Département américain de la Sécurité intérieure publié plus tôt cette année. Selon des documents ayant fait l’objet de fuite et vus par The Intercept, l'agence fédérale était préoccupée par « les impacts potentiels que l'utilisation généralisée de masques de protection pourrait avoir sur les opérations de sécurité qui incorporent des systèmes de reconnaissance faciale ».

    « Nous estimons que les extrémistes violents et autres criminels, qui ont historiquement maintenu un intérêt à éviter la reconnaissance faciale, sont susceptibles de saisir de manière opportuniste les mesures de sécurité publique recommandant le port de masques faciaux pour entraver l'efficacité des systèmes de reconnaissance faciale dans les espaces publics par les partenaires de la sécurité », lit-on dans le bulletin vu par The Intercept.

    Cependant, pour les défenseurs de la vie privée, c’est une bonne nouvelle si les masques peuvent empêcher les algorithmes de reconnaissance faciale d’être efficaces. Beaucoup ont mis en garde contre la précipitation des gouvernements du monde entier à adopter cette technologie, malgré ses effets effrayants sur les libertés civiles, et les préjugés raciaux et sexistes largement reconnus de ces systèmes, qui ont tendance à être moins performants sur les personnes de couleurs.

    Les systèmes de reconnaissance faciale s’adaptent progressivement aux réalités du covid-19

    La bonne nouvelle des défenseurs de la vie privée sera, cependant, de courte durée, les entreprises qui construisent la technologie de reconnaissance faciale s’étant rapidement adaptées à ce nouveau monde, en concevant des algorithmes qui identifient les visages en utilisant uniquement des parties spécifiques du visage notamment la zone autour des yeux. C’est le cas de certains fournisseurs, comme l’entreprise russe NtechLab qui affirme que ses nouveaux algorithmes peuvent identifier des personnes même si elles portent une cagoule, même si ces résultats pourraient être basés sur des données internes probablement triées sur le volet.

    South China Morning Post a également publié en février que de nouvelles formes de reconnaissance faciale permettent désormais de reconnaître non seulement les personnes portant un masque, mais aussi celles qui portent un foulard et même une fausse barbe. D’après le quotidien chinois, cette nouvelle technologie est déjà déployée en Chine en raison de l’urgence sanitaire.

    Selon une publication de Reuters en mars, la société Hanwang Technology a mis sur le marché une reconnaissance "à canal unique" et une reconnaissance "multicanal". Selon le vice-président de la société, la technologie peut identifier tout le monde dans une foule de jusqu'à 30 personnes « en une seconde ». « Lorsque l'on porte un masque, le taux de reconnaissance peut atteindre environ 95 %, ce qui permet d'identifier la plupart des personnes », a-t-il précisé, ajoutant que le taux de réussite pour les personnes sans masque est d'environ 99,5 %.

    Malgré les problèmes de vie privée causés par des utilisations de cette technologie, le NIST s'attend à ce que la technologie persévère. « En ce qui concerne la précision des masques, nous nous attendons à ce que la technologie continue à s'améliorer », a déclaré Ngan. L’agence prévoit de tester des algorithmes de reconnaissance faciale spécialement adaptés aux porteurs de masques dans le courant de l'année, et de sonder l'efficacité des systèmes de reconnaissance individuelle.

    Source : NIST

    Et vous ?

    Que pensez-vous de du rapport de NIST ?
    Le NIST encourage la technologie à contourner l’obstacle posé par les masques. Quel commentaire en faites-vous ?
    Avec l’encouragement à la mise au point de nouvelles formes de reconnaissance faciale qui identifient même les porteurs de masques, quel avenir de la vie privée imaginez-vous après le covid-19 ?

    Voir aussi :

    Corsight AI, une start-up israélienne récolte 5 millions USD pour développer et commercialiser une technologie de reconnaissance faciale, permettant d'identifier les visages, même masqués
    Chine : même les porteurs de masques peuvent être identifiés, selon une société chinoise de reconnaissance faciale
    Le port d'un masque n'empêchera plus la reconnaissance faciale, le coronavirus ayant incité les sociétés à développer des solutions pour les personnes dont le visage est partiellement couvert
    Le maquillage de « wicked clown » des Juggalo bloquerait la reconnaissance faciale, de plusieurs technologies courantes
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  2. #2
    Membre régulier
    Merci pour cette étude de qualité.

    Peut-on en conclure qu'un aveugle ne peut pas reconnaître quelqu'un avec ses yeux ?

  3. #3
    Expert éminent
    Qu'un masque empêche la reconnaissance, ça ne va surprendre personne... même Zorro avait compris ça...

    Qu'un masque empêche la reconnaissance par quelqu'un habitué à reconnaitre des visages sans masque, ça ne va surprendre personne non plus... Clark Kent a bien réussi à cacher sa double vie avec de simple lunettes...

    Bref, on a beaucoup avancé à s'apercevoir que les algos entrainés à reconnaitre des visages non masqués ont du mal à reconnaitre des visages masqués. Qu'on les entraine avec des visages masqués...
    "Errare humanum est, sed perseverare diabolicum"

    Ma page sur DVP.com

  4. #4
    Expert éminent
    vite 1 base de donnée de toute la population avec au moins 1 "photo biométrique" de ta tronche.

    Tout cela, évidement pour simplifier les comparaisons


    Déjà qu'en France on refuse catégoriquement les études statistiques sur les origines raciales pour ne pas froisser certaines communauté, pour ne pas entraver certaines politiques

  5. #5
    Expert éminent sénior
    Il y a des prestataires informatiques qui ont annoncés aux clients êtres capables d’utiliser la reconnaissance faciale malgré des masques, cette étude montre que c'est de la pub mensongère et que dans les faits ils n'y arrivent pas si bien que ça.
    Ne prenez pas la vie au sérieux, vous n'en sortirez pas vivant ...

  6. #6
    Membre confirmé
    ça marche aussi dans l'autre sens : j'ai eu du mal à reconnaître une collègue sans son masque ! (je ne l'avais jamais vue à l'hosto que masquée et avec de grosses lunettes quasiment grâce au covid !)

  7. #7
    Membre chevronné
    Salut,

    Avis de l'aveugle de service

    Moi avec mes lunettes noire et mon masque ça va être impossible de me reconnaître
    Je vais être suspect pour l'Ia
    Je vais être hors la loi ou me faire contrôler encore plus.

    Ou on peut me reconnaître par mes lunettes.
    En ce moment elles sont camouflage vert et noire.
    ma prof de karaté les appels les lunettes char d'assaut, en plus elles sont solides celle-là. lol
    Mais je change souvent car quand je me prends un mur ou un poteau elles cassent parfois.
    Alors je peux tromper l'algo.

    Estce que les IA prennent en comptes les objets ?
    Lunettes, montres, ...
    Sa caractérise aussi un individus.

    Par contre je n'ai jamais utilisé les mains pour reconnaître un visage, trop bizare pour moi.
    J'utilise plutôt la voix, à ce propos les acteurs de séries télévisés je les reconnait dans les différentes séries où ils doublent, et c'est déstabilisant.
    Je n'ai jamais vu ça en vrai.
    Ca vient d'où cette idée là ? Du film Ghost ?

    Et en plus avec le mouvement balance ton porc & cie, je me contente de prendre le coude et pas plus.
    Ca me donne une information sur la taille de la personne qui veut bien me guider.
    Si je dois le ver le bras pour accrocher son coude elle est grande
    Consultez mes articles sur l'accessibilité numérique :

    Comment rendre son application SWING accessible aux non voyants
    Créer des applications web accessibles à tous

    YES WE CAN BLANCHE !!!

    Rappelez-vous que Google est le plus grand aveugle d'Internet...
    Plus c'est accessible pour nous, plus c'est accessible pour lui,
    et meilleur sera votre score de référencement !

  8. #8
    Expert éminent sénior
    Citation Envoyé par foetus Voir le message
    (.../...)Déjà qu'en France on refuse catégoriquement les études statistiques sur les origines raciales pour ne pas froisser certaines communauté, pour ne pas entraver certaines politiques
    La raison historique n'est pas du tout celle-ci : c'est juste qu'on considère que ce genre de statistiques auraient facilité certains mauvais traitements faits à certaines minorités au début des années 1940. Et "plus jamais ça" est un argument recevable, vu ce que le "ça" comportait.

    Après, que d'autres motivations soient venues se rajouter dessus après, c'est tout à fait possible. Mais il ne faut pas réécrire l'histoire.
    Les 4 règles d'airain du développement informatique sont, d'après Michael C. Kasten :
    1)on ne peut pas établir un chiffrage tant qu'on a pas finalisé la conception
    2)on ne peut pas finaliser la conception tant qu'on a pas complètement compris toutes les exigences
    3)le temps de comprendre toutes les exigences, le projet est terminé
    4)le temps de terminer le projet, les exigences ont changé
    Et le serment de non-allégiance :
    Je promets de n’exclure aucune idée sur la base de sa source mais de donner toute la considération nécessaire aux idées de toutes les écoles ou lignes de pensées afin de trouver celle qui est la mieux adaptée à une situation donnée.

###raw>template_hook.ano_emploi###