Une équipe de chercheurs anglais a voulu améliorer les systèmes de reconnaissance faciale. Selon eux, il faut plusieurs photos d’un même visage pour mieux interpréter les variations des expressions et des ambiances.
« À ce jour, aucun système de reconnaissance faciale n’approche le niveau de précision d’un observateur humain avec des visages familiers. » Partant de ce constat, une équipe de chercheurs menée par David J. Robertson de l’université de York a tenté d’améliorer les performances des systèmes existants. Pour cela ils ont créé ce qu’ils ont appelé un « average » soit un modèle de visage à partir de plusieurs photos. Ils ont ainsi récolté jusqu’à 35 images de célébrités sur Google image et créé une sorte de patron réunissant les caractéristiques communes de la majorité des photos.
À partir de ce visage-type, les chercheurs ont testé l’efficacité avec un smartphone classique, en l’occurrence un Samsung Galaxy. Selon que le téléphone avait enregistré une image au hasard trouvée sur Google image ou le visage « average », les résultats se sont révélés bien différents. Avec une photo classique, le smartphone arrivait à 45 % de succès dans la reconnaissance faciale. Avec le visage-modèle, la statistique atteignait 68 %.
L’équipe de David J. Robertson a ensuite suivi la même démarche avec des sujets réels et des photos prises dans différents environnements. Là encore, le visage « average » atteignait jusqu’à 25 % de reconnaissances réussies de plus que si l’on avait enregistré une photo classique dans le smartphone.
Les performances du visage-type (en vert) face à une photo classique (en en bleu)
Si un tel système était mis en place, la sécurité des appareils en serait grandement améliorée selon l’étude. Pour l’utilisateur, il suffirait d’enregistrer plusieurs photos de lui-même et les algorithmes feraient le reste. Reste un obstacle de taille que mentionnent les chercheurs : l’absence de standard en matière de reconnaissance faciale, d’un système clair et majoritaire parmi les fabricants. La recherche dans le domaine ne cesse cependant d’évoluer : on avait déjà amélioré la reconnaissance des pixels, de la luminosité et développer de nouveaux algorithmes. Mais sans standard établi, difficile de voir l’aboutissement de ces découvertes pour le moment.