Avec les caméras à reconnaissance faciale, l’intelligence artificielle est hautement sollicitée. Il ne s’agit plus décrypter un texte mais d’analyser la complexité des images. Retour sur les bases de ce système utilisé dans la sécurisation du contrôle d’accès, la lutte contre le vandalisme ou la prévention des actes de terrorisme.
Les microprocesseurs, des outils révolutionnaires
Dans le cercle familial, la reconnaissance faciale est surtout utilisée pour identifier chaque
personne visible dans une photo. Dans d’autres circonstances, les robots aident la police à traquer les criminels filmés par la caméra de surveillance. Depuis l’exploitation des microprocesseurs, les systèmes de ce genre se multiplient. C’est le cas sur kamatec france, un site où les caméras de vidéosurveillance sont de plus en plus performantes pour mieux assurer votre sécurité.
D’autres appareils mobiles concernés
Dans le domaine de la téléphonie mobile, les dernières versions de webcams et autres appareils Androïd sont capables de reconnaitre des visages. Parmi les plus performants, certains téléphones avec reconnaissance faciale sont capables d’enregistrer 10 visages en moins de 5/100° de seconde. Ceci permet entre autres de faciliter le processus de réglage pour un cliché : flash, luminosité et exposition du modèle.
La reconnaissance faciale sur Internet
Sur le web, les services d’identification faciale fleurissent pour améliorer la base d’images. D’autres sociétés en ligne vantent les vertus de la biométrie pour plus de résultats. Pour Franck Davoine, spécialiste des méthodes d’analyse de visages au CNRS, les nouvelles technologues comme la 3D contribuent énormément à l’amélioration du système de reconnaissance faciale. En détails, il s’agit d’une sorte d’une technique d’acquisition d’images en stéréovision. Cela nécessite au moins 2 caméras qui vont identifier par croisements les traits du visage et enregistrer la forme des orbites, du menton ou du nez. Sur http://liris.cnrs.fr, les experts expliquent que la biométrie faciale 3D utilise entre autres la vision active en tant qu’approche de modélisation du visage.