Intelligence artificielle

Technologie de reconnaissance faciale: un super-identifiant ou un super-poseur?

Technologie de reconnaissance faciale: un super-identifiant ou un super-poseur?


L’origine de la technologie de reconnaissance faciale remonte au projet de Woody Bledsoe présenté en 1960 appelé le système homme-machine. Ce lever de rideau - avec l'émergence de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage en profondeur - a ouvert la voie à un avenir orné d'un paysage technologique invisible, intelligent et d'avant-garde.

Les humains ont des capacités cognitives pour décider "A qui est ce visage?" Alors que les machines s'appuient sur des systèmes complexes qui impliquent algorithme, base de données, réseau de neurones artificiels et autres contemporains. Ces facettes individuelles s'additionnent pour former un système de reconnaissance faciale, qui étudie, développe et conçoit pour répondre techniquement à la même question.

L'intégration prodigieuse de la technologie de reconnaissance faciale accentue le moment où la technologie est arrivée. Dans le grand schéma des choses, les visages humains ont évolué pour devenir distinctifs, chaque visage aidant la biométrie à stocker les données de manière indépendante. Une étude publiée dans Nature communications indique qu'il existe une disparité flagrante dans les traits du visage en termes de distance entre les yeux, par rapport aux autres parties du corps. Par exemple, les personnes de petite taille ont tendance à avoir des bras et des jambes plus courts; les traits du visage ne suivent pas les mêmes schémas. En 1971, Ekman a défini des émotions qui sont universellement acceptées: colère, dégoût, peur, bonheur, tristesse et surprise. Ekman et Friesen ont nommé ces émotions comme les émotions de base, qui sont mondialement reconnues indépendamment de la langue et de la culture et ne peuvent pas être désintégrées dans des étiquettes sémantiques plus petites.

Discutons de la nature du système de reconnaissance faciale en tenant compte de différents aspects tels que les avantages, les défis et les conséquences imprévues - le bon, le mauvais et le laid.

Le bon: une sécurité renforcée

Au cours des 12 dernières années, nous sommes passés de l'absence de G à la 4G. Et depuis l'introduction du concept d'ordinateur personnel, tel qu'inventé par Ed Roberts, la technologie a été pratique à chaque étape. Au même degré, la technologie de reconnaissance faciale s'est développée pour être exceptionnellement pratique. L'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle ont engendré une tournure sans précédent des événements dans la technologie, traduisant des mécanismes complexes sous le signe de l'approche conviviale. La technologie de reconnaissance faciale repose sur le fondement de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle.

Yuval Noah Harari, dans son livre Homo Deus, déclare: «Si le Kindle est mis à niveau avec la reconnaissance faciale et des capteurs biométriques, il peut savoir ce qui vous a fait rire, ce qui vous a rendu triste et ce qui vous a mis en colère. Bientôt, les livres vous liront pendant que vous les lisez. »

Presque tous les secteurs déploient un système de reconnaissance faciale, non pas à cause du FOMO (peur de passer à côté), mais ils ont en fait évalué le potentiel imminent de cette technologie.

Des chercheurs de l'Université chinoise de Hong Kong ont développé l'algorithme du visage gaussien en 2014, qui a atteint un score d'identification faciale de 98,52% contre 97,53% chez l'homme.

Google a proposé FaceNet - une technologie développée en 2015 - qui a été largement utilisée sur l'ensemble de données Labeled Faces in the Wild (LFW), qui a atteint une nouvelle précision d'enregistrement de 99,63% (0,9963 ± 0,0009). Cette technologie est intégrée à Google Photos, utilisée pour classer les photos et les étiqueter automatiquement.

D'un autre côté, le système de reconnaissance faciale DeepFace de Facebook pour l'apprentissage en profondeur a la capacité de déterminer si deux visages sous la forme d'une image appartiennent à la même personne. Son taux de précision enregistré à 97,25%.

The Bad: Pose Variations

La reconnaissance faciale s'est avérée être l'une des techniques biométriques les plus cruciales, qui offre des avantages évidents d'être conviviale, naturelle et passive par rapport à d'autres méthodes biométriques nécessitant des actions telles que la reconnaissance des empreintes digitales et la reconnaissance de l'iris. La nature non intrusive du système de reconnaissance faciale devrait idéalement reconnaître un visage non coopératif dans un environnement non contrôlé; cependant, le problème de variation de pose entrave considérablement son efficacité.

L'un des défis les plus importants du système de reconnaissance faciale est la variation de pose. Le mouvement de la tête, la rotation, l'occlusion, les conditions d'éclairage, etc. entraînent des changements frappants dans l'apparence du visage. Les méthodes holistiques probables ne parviennent pas à résoudre les changements faciaux déséquilibrés qui s'écartent de leur apparence, donc le défi de reconnaître les visages sous des variations de pose est là pour rester.

Afin d'éviter les problèmes causés par les variations de pose, une étape a été prise pour aligner le modèle de face 2D sur un modèle de face 3D. Cette étape a été introduite par des chercheurs de Facebook en 2014, où ils ont publié un article intitulé «DeepFace: Combler l'écart entre les performances au niveau humain dans la vérification des visages». L'essai fait allusion à la technologie d'apprentissage en profondeur à l'aide d'un réseau de neurones artificiels tissant 120 millions de connexions. L'ensemble d'apprentissage composé de 4,4 millions de visages de célébrités. Un réseau de neurones a été formé pour discerner les variations dans les visages. L'algorithme, avec une précision de 97,35%, a permis de déterminer si deux visages photographiés appartenaient à la même personne

Le vilain: qui regarde les observateurs?

Eliezer Yudkowsky, dans un essai en ligne intitulé "Regarder dans la singularité" craint que l'humanité cesse d'exister face à l'émergence de la superintelligence ou de l'IA qui surpasse l'intellect humain à tous égards.

La poursuite de la construction d'une IA solide a longtemps été considérée comme un projet de science-fiction ambitieux. Cependant, dans le meilleur intérêt des progrès technologiques, plusieurs jalons de l'IA, que les experts prévoyaient être un tour de force prolongé, ont maintenant été atteints, les exhortant à sonder les entrailles des possibilités de superintelligence. Cela dit, l'inquiétante inquiétude concernant l'IA se retournant contre l'intelligence humaine est une question à considérer. Sans surprise, la technologie de reconnaissance faciale a un inconvénient. Il peut être utilisé de diverses manières conformément à l'intention.

Le succès dans la création d'une intelligence artificielle efficace pourrait être le plus grand événement de l'histoire de notre civilisation. Ou le pire. Nous ne pouvons donc pas savoir si nous serons infiniment aidés par l'IA, ou ignorés par elle et mis de côté, ou éventuellement détruits par elle.
- Stephen Hawking (Web Technology Conference à Lisbonne, Portugal)

La technologie Deepfake est l'une de ces méthodologies déconcertantes souvent exploitées par des personnes ayant des intérêts particuliers. Les deepfakes se réfèrent à des vidéos manipulées ou à d'autres représentations numériques composées à force d'une intelligence artificielle qui génère des images et des sons artificiels qui se révèlent réels.

"Le [deepfake] la technologie peut être utilisée pour faire croire aux gens que quelque chose est réel quand ce n'est pas le cas », a déclaré Peter Singer, stratège pour la New America Foundation et rédacteur en chef de Popular Science.

Les images sont généralement superposées pour fabriquer une fausse réalité. Cependant, la technologie derrière deepfake ne se limite pas aux seuls visages humains; il peut même être utilisé pour transformer une pomme en kiwi.

La technologie a évolué à pas de géant depuis la duplication de simples visages vers des corps entiers. Les géants de la technologie prennent des initiatives pour faire face à ces menaces potentielles imminentes. Google a publié 3 000 vidéos deepfake à la lumière de l'aide apportée aux chercheurs pour concevoir des méthodes de lutte contre le contenu rancunier et les identifier sans effort.

«Au niveau le plus élémentaire, les deepfakes sont des mensonges déguisés pour ressembler à la vérité», explique Andrea Hickerson, directrice du École de journalisme et de communication de masse à l'Université de Caroline du Sud. «Si nous les considérons comme une vérité ou une preuve, nous pouvons facilement tirer de fausses conclusions avec des conséquences potentiellement désastreuses.»

La technologie est évidemment faillible et invite à une exploitation possible en termes d'intention criminelle. Dans le contexte de l'augmentation des abus technologiques et des cybercrimes, il y a quelque chose de troublant dans l'idée que les gouvernements du monde entier tentent ouvertement de reconnaître les citoyens de face. Au cours de l'année écoulée, alors que l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale par la police et les entreprises privées a augmenté, le débat s'est intensifié concernant la menace qui plane sur la vie privée.

L'Inde a annoncé sa préparation au plus grand système de reconnaissance faciale au monde. En avril 2018, la police de Delhi a identifié près de 3000 enfants disparus en 4 jours lors d'un essai d'un système de reconnaissance faciale. Compte tenu de l'utilisation extensive de la technologie de reconnaissance faciale à travers le monde, l'omission de la loi sur la protection et la confidentialité des données dans le pays le rend mal préparé à faire face à l'utilisation abusive de la technologie.

Le rôle des gouvernements dans l’intégration de la reconnaissance faciale est devenu de plus en plus controversé, en particulier à la lumière du déploiement par la Chine de cette technologie pour constituer un réseau de surveillance avancé.

Manoj Kewalramani, un boursier de la Takshashila Institution, dit que le gouvernement peut maintenant brosser un tableau précis de qui nous sommes, étant donné qu'il possède déjà nos données biométriques. "Si mon visage est mes données, alors je veux être en contrôle de [how it is used]," il ajoute.

Coincée entre les affres de l'amélioration de la sécurité publique et de la protection de la vie privée des individus, la technologie de reconnaissance faciale patinera sur de la glace mince lorsqu'il s'agira de prouver son mérite empirique.

Alors que le système avec un œil d'aigle veille sur nous, la question se pose: qui regarde les observateurs?

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