TN Remarque: Lorsque les outils de reconnaissance faciale sont accessibles à tous et partout, leur utilisation deviendra omniprésente et mettra progressivement un filet de contrôle sur les utilisateurs peu méfiants.
Il y a de fortes chances que vous soyez déjà familiarisé avec les logiciels de reconnaissance faciale, même si vous n'avez jamais passé de temps dans un laboratoire d'intelligence artificielle. L'algorithme utilisé par Facebook pour marquer les photos, par exemple, est une version du logiciel de reconnaissance faciale qui peut identifier les visages avec une précision de 97.25%.
Le problème avec la plupart des logiciels de reconnaissance faciale actuels, cependant, est qu'il est très intensif en calcul et qu'il est difficile à utiliser car il ne suffit pas de faire correspondre des photos simples. Si vous pouviez accélérer le processus de reconnaissance des visages, ajouter la possibilité de suivre les caractéristiques du visage et de le rendre si facile à utiliser qu'il pourrait être utilisé comme une application smartphone par tout le monde - cela pourrait alors ouvrir un certain nombre de nouvelles opportunités importantes.
C'est l'objectif des chercheurs en intelligence artificielle du Laboratoire de détection humaine de l'Université Carnegie Mellon. À partir de février 2016, ils mettront à la disposition de leurs collègues leur logiciel avancé d'analyse d'images faciales. Le logiciel, appelé IntraFace, est suffisamment rapide et efficace pour pouvoir être installé en tant qu'application pour smartphone.
Pour l'instant, afin de donner un aperçu de ce à quoi s'attendre, les chercheurs ont mis à disposition des applications de démonstration gratuites pour smartphone, qui montrent comment IntraFace peut identifier les caractéristiques du visage et détecter les émotions. Ceux-ci peuvent être téléchargés sur le site Web du Laboratoire de détection humaine, sur l'App Store d'Apple ou sur Google Play.
Le chercheur principal du projet, Fernando De la Torre, professeur associé de recherche au département de robotique de l'Université Carnegie Mellon, a déclaré qu'il commençait déjà à voir un intérêt énorme dans le domaine de l'IA pour IntraFace. «Il est maintenant temps de développer de nouvelles applications pour cette technologie. Nous en avons quelques-uns, mais nous pensons qu'il y a beaucoup de gens qui peuvent avoir des idées encore meilleures une fois qu'ils en ont la main ».
Les chercheurs en médecine de Duke, par exemple, utilisent IntraFace dans le cadre d’un outil avancé de dépistage de l’autisme. Les médecins et les cliniciens pourraient être en mesure de surveiller ou de détecter un certain nombre de pathologies, notamment la dépression ou l’anxiété, simplement en vérifiant les expressions faciales des patients.
Une utilisation quotidienne de l’analyse de reconnaissance faciale pourrait être celle de véhicules capables de reconnaître un conducteur distrait au volant. Dans la vidéo de démonstration d'IntraFace, on voit l'exemple d'un père au volant d'un véhicule qui réconforte un bambin qui crie dans un siège d'auto pendant une fraction de seconde avant d'être averti qu'il est sorti de la route.
Et les équipes commerciales et marketing vont adorer cela une fois que cette technologie sera disponible dans le commerce - imaginez pouvoir évaluer ce que les gens pensent de vos produits en lisant juste leur visage. Les chercheurs de Carnegie Mellon appellent cela «la mesure de la réaction du public» et voient les applications potentielles utilisées par les orateurs publics pour évaluer dans quelle mesure ils gagnent le public. Mais vous pouvez également imaginer des suiveurs biométriques sur des panneaux d’affichage, vérifiant la réaction de la foule à une publicité.
D'ailleurs, vous pouvez également envisager d'utiliser IntraFace dans les applications de datation lorsque la technologie sera disponible dans le commerce. Vous n'êtes pas sûr de devoir approcher la cible de vos intentions amoureuses? Utilisez l'application IntraFace pour lire les traits du visage de ce beau mec ou de cette belle fille et obtenez le feu vert pour continuer.
IntraFace est le résultat d’une décennie de travail de De la Torre et de ses collègues, dont Jeffrey Cohn, professeur de psychologie et de psychiatrie à l’Université de Pittsburgh et professeur auxiliaire à l’Institut de robotique de la CMU. Les chercheurs ont utilisé des techniques d'apprentissage automatique pour apprendre au logiciel à reconnaître et à suivre les caractéristiques faciales. Les chercheurs ont ensuite créé un algorithme pouvant prendre cette compréhension généralisée du visage et le personnaliser pour un individu, permettant ainsi une analyse de l'expression.
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