Dans cet article de blog, nous allons examiner de manière simple et directe les principes et les processus qui sous-tendent la reconnaissance des visages humains par les ordinateurs.
Quels sont les principes qui sous-tendent la reconnaissance faciale ?
Vous avez probablement déjà joué, enfant, à un jeu où il fallait compléter un visage. Dans ce jeu, on choisit d'abord une forme de visage, puis la coiffure, les yeux, le nez et la bouche, un par un, et on les place sur le visage. En alternant coiffures, yeux, nez et bouches, on peut créer le visage souhaité. Le fonctionnement des ordinateurs pour la reconnaissance et la comparaison des visages est assez similaire. Les ordinateurs identifient et mémorisent les traits du visage ; lorsqu'une nouvelle photo de visage est importée, ils la comparent aux caractéristiques enregistrées pour déterminer l'identité de la personne.
Un exemple récent de technologie de reconnaissance faciale facilement accessible est l'application de reconnaissance faciale. Ces applications pré-enregistrent et pré-enregistrent les caractéristiques clés – telles que les contours du visage, les yeux, le nez et la bouche – à partir de photos de célébrités. Ensuite, lorsqu'un visage est photographié, l'application extrait les traits du visage de la même manière et les compare aux caractéristiques faciales de célébrités enregistrées afin d'identifier et d'afficher la personne dont le visage correspond le mieux.
Comment un ordinateur reconnaît-il un visage ?
Examinons maintenant le processus de reconnaissance faciale par ordinateur. La reconnaissance faciale comprend quatre étapes principales : la saisie, la détection du visage, l’extraction des caractéristiques et la comparaison.
Lors de la phase d'acquisition, une image extraite d'une photo ou d'une vidéo est transmise à l'ordinateur via un périphérique d'entrée. En général, plus la résolution du périphérique d'entrée et le nombre d'images par seconde (IPS) sont élevés, plus la reconnaissance faciale est précise. Ce principe est similaire à celui qui permet à une personne ayant une bonne vue de reconnaître plus facilement le visage d'une personne éloignée.
Lors de la détection des visages, le système vérifie d'abord la présence d'un visage dans la photo ou la vidéo. Pour ce faire, il identifie le contour du visage et ses principaux traits, tels que les yeux, le nez et la bouche. Bien que diverses techniques de détection de visages soient actuellement utilisées, nous nous concentrerons ici sur la méthode de détection de type Haar, une méthode représentative.
La méthode de détection de type Haar utilise les ondelettes de Haar. Une ondelette est un motif rectangulaire simple composé de zones noires et blanches. Ces zones noires et blanches servent à identifier les zones d'une image où apparaissent des différences de luminosité. En appliquant des ondelettes de tailles et de formes variées à l'ensemble de l'image ou de la vidéo d'entrée, puis en ne conservant que les zones où la différence de luminosité entre les zones noires et blanches est significative, le système peut détecter efficacement le contour du visage et ses principaux traits, tels que les yeux, le nez, la bouche et les sourcils. De plus, ce processus permet également d'extraire des informations de position concernant les traits du visage.
Par exemple, lors de l'extraction d'informations sur les yeux, les zones noires de l'ondelette sont positionnées de manière à correspondre aux zones relativement sombres, comme la pupille, tandis que les zones blanches correspondent aux zones claires, comme la peau. En exploitant ces différences de luminosité, la position et la forme des yeux peuvent être détectées avec précision.
Comment les traits du visage sont-ils extraits ?
Une fois l'étape de détection des visages terminée, le système détermine s'il convient de passer à l'étape d'extraction des caractéristiques.
Lors de l'étape d'extraction de caractéristiques, les traits du visage sont extraits afin d'exploiter pleinement les composantes faciales identifiées lors de la détection du visage. Contrairement à cette dernière, ce processus comprend une étape de prétraitement. L'angle de rotation, la taille et l'intensité lumineuse des visages variant d'une photographie ou vidéo à l'autre, une normalisation est effectuée afin de les uniformiser autant que possible. De plus, les photographies ou vidéos couleur peuvent être converties en noir et blanc si nécessaire.
Par exemple, la photo originale est convertie en niveaux de gris, puis seule la zone du visage est recadrée et redimensionnée à une taille uniforme. Une égalisation d'histogramme est ensuite effectuée pour corriger la luminosité. À partir des informations de position des composantes du visage obtenues lors de la détection faciale, les traits du visage sont extraits des photos ou vidéos ayant subi ce prétraitement.
Comment les traits du visage extraits sont-ils utilisés ?
Lors de la phase de comparaison, les informations sur ces composantes faciales extraites sont soit stockées dans une base de données (BD), soit comparées à des données faciales existantes afin d'identifier la meilleure correspondance.
Nous avons maintenant examiné le processus de reconnaissance faciale par ordinateur. Il y a quelques décennies à peine, l'idée qu'un ordinateur puisse distinguer les personnes semblait relever de la science-fiction. Cependant, grâce aux progrès rapides du matériel informatique, des logiciels et de l'intelligence artificielle, la reconnaissance faciale est aujourd'hui largement utilisée dans divers domaines, notamment les smartphones et les ordinateurs portables, mais aussi le contrôle d'accès, les services financiers et la sécurité aéroportuaire. Aujourd'hui, la technologie qui permet aux ordinateurs de reconnaître les visages humains n'est plus une technologie d'avenir, mais une technologie naturellement intégrée à notre quotidien.
