Identifier le genre d'une personne affine le ciblage publicitaire

Par 06 avril 2011
Mots-clés : Smart city, Europe
un diaporama de visages

Savoir automatiquement si la personne qui visionne un panneau est un homme ou une femme permet d'obtenir des résultats affinés de campagnes, et de proposer des options personnalisées.

Détecter le genre d'une personne qui observe une réclame ou une vitrine ? C'est ce que souhaite réaliser le département d'informatique de l'école Polytechnique de Madrid. Une de ses équipes a mis au point un système qui analyse chaque pixel d’une image envoyée par une caméra et peut fournir ensuite le sexe de la personne photographiée ou filmée. Le tout, de façon anonyme. Ce système donne ainsi la possibilité d’avoir un retour plus précis sur des campagnes de publicité par exemple. En effet, en disposant une caméra qui récupère les visages des personnes qui passent devant un magasin ou s’arrêtent pour regarder une publicité, il est alors possible de savoir qui la visionne le plus et de tester son efficacité. 

Un outil intéressant pour les marketeurs

Selon les initiateurs du projet, ce système de reconnaissance pourrait également se révéler très intéressant dans le cadre de kiosques interactifs qui fournissent des informations en temps réel. En effet, l’interface virtuelle qui répond est alors susceptible de s’adapter plus efficacement à son interlocuteur physique, dans le but d'améliorer les interactions. En fait, le système est composé d'une caméra, ajoutée à un panneau ou à une vitrine. Celle-ci est reliée à leur logiciel qui compare le visage filmé à une base de données de visages déjà analysés. Chaque face de la base a été préalablement pixellisée pour permettre une comparaison efficace avec l’image d’une personne prise en temps réel.

Découper chaque image

Pour aboutir à ces résultats, les chercheurs ont comparé différentes méthodes probabilistes. Ils se sont aperçus que l’efficacité de chaque méthode dépendra de la taille de la base d’images rassemblées en amont. Lorsque la base de données est peu importante, il semble plus intéressant de découper chaque image en 25x25 pixels et d’appliquer ensuite une ellipse noire autour du visage pour annuler les effets du fonds. La méthode est plus longue mais donne des résultats probants. Ils soulignent en ce sens que ce système s’adapte autant sur des caméras hautes résolutions que sur une simple caméra de téléphone.

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