Un nouveau technicien de reconnaissance faciale de l'armée américaine travaille dans le noir

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Les technocrates de la DARPA travaillent sur ce projet depuis plusieurs années et ont apparemment rencontré le succès. À mesure que cette technologie se retrouvera dans l'application de la loi et d'autres situations de surveillance, la noirceur ne fournira plus aucune protection. ⁃ Éditeur TN

Ce n'est pas un mince exploit pour un ordinateur pour identifier le visage d'un individu à la lumière du jour. Le processus consiste à mesurer précisément une photographie - taille des yeux, distance du nez à la bouche, etc. - à ajuster les distances pour trois dimensions et à rechercher une correspondance dans une base de données. Mais pour le faire la nuit, alors que tout ce que vous avez, ce sont des images thermiques de résolution bien inférieure, le laboratoire de recherche de l'armée a utilisé une technique qui permet au logiciel d'imiter le cerveau humain.

Notre cerveau «voit» en extrapolant une image à partir d'une quantité relativement faible de données sensorielles filtrées à travers l'œil. le le cerveau utilise plusieurs fois plus  masse neuronale pour construire des images à partir de données visuelles que l'œil ne collecte les données.

Les chercheurs de l'armée ont établi un parallèle avec les images thermiques. De telles images montrent quelles parties du visage sont plus chaudes et plus froides, mais contiennent généralement moins de points de données qu'une image optique comparable provenant d'un appareil photo, ce qui rend difficile la sélection de caractéristiques distinctes. Alors ils ont mis en place un réseau de neurones convolutifs, ou CNN, une méthode d'apprentissage en profondeur qui utilise des nœuds spécifiques similaires à ceux du cerveau, et le configure pour déduire des visages à partir de données limitées.

La méthode utilisée par les chercheurs divise une image thermique d'un visage en régions spécifiques, puis les compare à une image optique du même visage. Le réseau estime où se trouvent les principales caractéristiques de l'image thermique par rapport à l'image conventionnelle. Le produit final du réseau est quelque chose comme un croquis de police - pas une correspondance parfaite, mais avec un chevauchement suffisant des points clés pour faire une correspondance à haute certitude.

Dans un papier publié par le IEEE Conférence d'hiver sur les applications de la vision par ordinateur, les chercheurs écrivent: «Nous avons pu produire des représentations hautement discriminantes. Malgré le fait que les images synthétisées ne produisent pas une texture photoréaliste, les performances de vérification obtenues étaient meilleures que les approches de base et récentes lors de la mise en correspondance des faces synthétisées avec une face visible.

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Voir Reconnaissance thermique des visages dans un scénario opérationnel

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