La reconnaissance faciale

Définition - Que signifie la reconnaissance faciale?

La reconnaissance faciale est une nouvelle technologie intégrée à toutes sortes d'applications, des kiosques de surveillance des aéroports aux moteurs de médias sociaux.

C'est également l'une des technologies les plus controversées mises au point aujourd'hui, car elle pose des questions profondes concernant la sécurité par rapport aux droits de confidentialité, et comment ces applications de reconnaissance faciale peuvent être appliquées de manière sûre et équitable.

La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de reconnaissance faciale.

Definir Tech explique la reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale moderne dépend clairement de technologies et d'algorithmes spécifiques que nous avons construits à l'ère de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle du début du 21e siècle.

Plus précisément, la plupart des programmes de reconnaissance faciale de pointe comportent un type de réseau neuronal appelé réseau neuronal convolutif (CNN). Le système utilise des convolutions ainsi que d'autres travaux d'algorithme par étapes successives pour effectuer une analyse complexe d'une image et même identifier des personnes, des animaux, des objets ou des paramètres grâce à une analyse avancée.

Comment fonctionne un réseau de neurones convolutifs?

La détection des fonctionnalités est l'une des principales fonctionnalités du CNN. En utilisant des algorithmes élaborés, le programme décomposera une image par changement de couleur et analyse locale des pixels du groupe pour trouver des caractéristiques - par exemple, dans le visage humain, des caractéristiques telles que le nez, les oreilles, les yeux, etc.

Les mêmes réseaux neuronaux de reconnaissance faciale utiliseront souvent des ratios - tels que le rapport des yeux à la racine des cheveux, des oreilles au nez ou d'autres ratios faciaux de base qui peuvent aider à la reconnaissance faciale. Le programme ML peut utiliser l'unicité de chaque visage pour apprendre à identifier l'individu en utilisant les données existantes et les principes d'extrapolation.

Les experts caractérisent les couches d'un CNN comme faisant «un travail de détective de Sherlock Holmes» sur une image. D'autres aspects de ce travail d'enquête impliquent la mise en commun maximale, où le programme d'apprentissage automatique ne conserve que les informations les plus pertinentes tout en éliminant les données inutiles, et un algorithme de reconnaissance de formes non linéaire tel que ReLu, parfois décrit comme une «fonction d'activation» au sein du réseau .

Des cycles consécutifs de convolution / ReLu / pooling créent l'effet combiné. Des techniques comme la foulée et le rembourrage permettent au programme de «scanner» la topographie d'une image pour perfectionner ses méthodes.

Ainsi, avec toute cette technologie gagnante, le moteur de reconnaissance faciale peut être étonnamment apte à apprendre à reconnaître le visage d'un individu particulier dans une foule.

Quelles sont les préoccupations?

Principalement, les entreprises qui ont utilisé d'abondantes images publiques d'Internet pour rassembler des ensembles de formation pour des programmes de reconnaissance faciale sophistiqués sont confrontées au retour de flamme et à la résistance de certains de leurs clients, y compris les services répressifs, ainsi que des législateurs américains, des défenseurs des consommateurs et des citoyens en général.

En d'autres termes, les gens ne sont pas toujours à l'aise pour permettre à ces technologies de les identifier à partir de photographies numériques. Le contexte est important, tout comme la législation applicable en matière de confidentialité. L'idée d '«IA éthique», promue par les plus grands innovateurs et les experts de l'industrie, s'applique à la reconnaissance faciale d'une manière particulière.

Ce qui précède montre un peu comment la reconnaissance faciale fonctionne techniquement et comment elle est appliquée dans nos sociétés. Ces deux éléments seront importants dans le développement futur du ML / AI, car la fonctionnalité de reconnaissance faciale est de plus en plus intégrée dans des éléments tels que les sonnettes intelligentes et d'autres appareils potentiellement utiles dans une surveillance plus large.