La reconnaissance faciale fait fi des changements de luminosité

Par 04 février 2010
Mots-clés : Smart city, Asie du Sud, Europe

Pour améliorer les solutions d'identification des visages, une équipe indo-italienne propose un système de vision informatique qui reste insensible aux variations d'échelle et de lumière apportées aux images capturées.

L'efficacité des techniques de reconnaissance faciale peut pâtir des changements de luminosité, de netteté ou d’orientation de l’image. C’est pourquoi une équipe de chercheurs de l’institut Indien de technologie de Kanpur et de l’université de Sassari (Italie) propose d’utiliser les algorithmes de vision informatique SIFT*, jusqu’ici cantonnés à la reconnaissance générale d’objets. Dans leur méthode, l’image du visage est d’abord normalisée de manière photométrique. C’est-à-dire qu'elle est traitée pour uniformiser l’éclairage de l’image. L’algorithme intervient ensuite pour identifier les différents traits caractéristiques du cliché (donc du visage) et les extraire.
Transformer les données du visage en graphique
Le logiciel va transformer ces données - en fait une série de points saillants - en un graphique. C’est ce dernier qui va être utilisé pour comparer deux photos. Le logiciel va ensuite puiser dans la base de données à sa disposition pour éventuellement y trouver une image ayant des caractéristiques similaires. Un algorithme est également appliqué pour identifier les traits les plus fiables et pertinents du visage. Ceux-ci se voient attribuer un poids plus important lors de la comparaison, cela pour éviter les fausses concordances.
Les traits les plus pertinents considérés en priorité
L’algorithme va analyser les deux images en accordant une importance particulière à ces caractéristiques. Pour rappel, les algorithmes SIFT s’appuient sur diverses caractéristiques visuelles de l’objet qu’ils observent pour le décrire. Les "traits" considérés étant résistants aux changements d’échelle, de netteté, de luminosité ou de distorsion de l’image. Les chercheurs ont ensuite testé leur méthode sur la base de données Banca. Une base de données a été conçue spécifiquement pour tester différentes techniques d’identification biométriques. D’après eux, les résultats se sont montrés encourageants.
* Scale-Invariant Feature Transform

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