Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La reconnaissance faciale est une application majeure de la vision par ordinateur qui a gagné beaucoup d'attention au cours des dernières années. Elle consiste à identifier ou vérifier l'identité d'une personne à l'aide de son visage. Ce processus s'appuie sur plusieurs étapes clés, de la détection des visages à leur reconnaissance, en passant par le prétraitement pour garantir une identification précise.
Dans cette première étape, l'algorithme doit localiser les visages au sein d'une image ou d'une vidéo. Les techniques couramment utilisées incluent les détecteurs de visages en cascade, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les algorithmes HOG (Histogram of Oriented Gradients).
Une fois les visages détectés, ils doivent être préparés pour la reconnaissance. Cela inclut : Ajustement de la taille et de la rotation pour obtenir un alignement uniforme. Normalisation des couleurs afin de minimiser les variations dues aux éclairages changeants. Extraction des caractéristiques clés telles que les distances entre les yeux, le nez, la bouche et d'autres points cruciaux.
Les visages sont ensuite représentés sous une forme numérique. Cela se fait souvent en utilisant des modèles de réseaux neuronaux profonds, spécifiquement conçus pour encoder les visages en vecteurs de caractéristiques (embeddings). Ces vecteurs sont ensuite comparés pour déterminer des similitudes éventuelles.
Les vecteurs représentant chaque visage sont comparés avec ceux d'une base de données préexistante. Les algorithmes comme le cosinus de similarité ou la distance euclidienne sont couramment utilisés pour évaluer à quel point deux visages se ressemblent.
La reconnaissance faciale est utilisée dans divers domaines, incluant la sécurité (déverrouillage de smartphones, surveillance), la publicité ciblée (analyse des émotions des clients), et même dans le domaine de la santé (diagnostics de troubles génétiques basés sur la forme du visage). Toutefois, un des défis majeurs reste la problématique de la vie privée et le biais de l'algorithme qui peut conduire à des erreurs d'identification disproportionnées selon l'âge, le sexe ou l'origine ethnique.
Parmi les dernières avancées, on trouve des approches utilisant les transformers et les GANs (Generative Adversarial Networks) pour améliorer la précision et rendre les systèmes plus robustes face aux variations. Aussi, des techniques de reconnaissance faciale en temps réel deviennent de plus en plus sophistiquées grâce aux améliorations du matériel informatique et des algorithmes d'apprentissage profond.
Reconnaissance faciale, Détection des visages, Prétraitement, Réseaux neuronaux, Algorithmes