Comment fonctionne la reconnaissance faciale?

The Trump les efforts de l'administration imposer de nouvelles règles d'immigration a attiré l'attention - et feu légal - pour ses restrictions sur la capacité des personnes nées dans certains pays à majorité musulmane à entrer aux États-Unis. Dans la frénésie de préoccupation, une partie obscure des ordres exécutifs n'a pas été examinée, ou même remarquée, beaucoup: son l'expansion des systèmes de reconnaissance faciale dans les principaux aéroports américains surveiller les personnes qui quittent les États-Unis, dans l'espoir d'attraper des personnes qui ont dépassé leur visa ou sont recherchées dans des enquêtes criminelles. The Conversation

C'est une version beaucoup plus puissante de la méthode téléphone ou ordinateur pourrait utiliser pour identifier des amis dans tes photos Utiliser des ordinateurs pour reconnaître les visages des gens et valider leurs identités vous rationaliser le contrôle d'accès pour les bâtiments ou les appareils sécurisés des entreprises et du gouvernement. Certains systèmes peuvent identifier les criminels connus ou soupçonnés. Les entreprises peuvent analyser les visages de leurs clients pour les aider stratégies de marketing sur mesure aux personnes de différents sexes, âges et origines ethniques. Il y a même des services aux consommateurs qui profitent de la reconnaissance faciale, comme la virtualisation montage de lunettes et relookings virtuels.

Il y a aussi de sérieuses préoccupations en matière de protection de la vie privée, car les organismes gouvernementaux et les entreprises sont plus en mesure de suivre les personnes dans leurs collectivités, et même dans le monde entier. Le marché de la reconnaissance faciale vaut environ US $ 3 milliards et devrait atteindre 6 milliards de dollars par 2021. La surveillance est une grande raison de la croissance; entités gouvernementales sont les principaux consommateurs. Le FBI a une base de données avec des images de environ la moitié de la population américaine. Il y a aussi des craintes de personnes utilisant la reconnaissance faciale pour se livrer au harcèlement en ligne ou même traque du monde réel.

Comme la reconnaissance faciale devient plus commune, nous devons savoir comment cela fonctionne. En tant que personne qui étudie et étudie les implications juridiques de la nouvelle technologie dans les enquêtes criminelles, je crois qu'il est important de comprendre ce qu'elle peut et ne peut pas faire, et comment la technologie progresse. C'est seulement alors que nous pouvons avoir des discussions éclairées sur le moment et la façon d'utiliser les ordinateurs pour reconnaître ce qui est le plus humain des caractéristiques - nos visages.

Comment ça marche

Comme l'une des méthodes de ce qu'on appelle les systèmes d'identification «biométriques», la reconnaissance faciale examine les caractéristiques physiques du corps d'une personne dans le but de distinguer de façon unique une personne de toutes les autres. D'autres formes de ce type de travail comprennent le très commun correspondance d'empreintes digitales, balayage de la rétine, balayage de l'iris (en utilisant une partie plus facilement observable de l'œil) et même reconnaissance vocale.


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Tous ces systèmes recueillent des données - souvent une image - d'une personne inconnue, analysent les données dans cette entrée et tentent de les faire correspondre aux entrées existantes dans une base de données de visages ou de voix de personnes connues. La reconnaissance faciale fait cela dans trois étapes: détection, création de face, et vérification ou identification.

Lorsqu'une image est capturée, un logiciel informatique l'analyse pour identifier où se trouvent les visages, par exemple, une foule de personnes. Dans un centre commercial, par exemple, des caméras de sécurité va alimenter un ordinateur avec un logiciel de reconnaissance faciale pour identifier les visages dans le flux vidéo.

Une fois que le système a identifié des visages potentiels dans une image, il regarde de plus près à chacun. Parfois, l'image doit être réorienté ou redimensionné. Un visage très proche de la caméra peut sembler incliné ou légèrement incliné. quelqu'un plus loin de la caméra peut sembler plus petit ou même partiellement caché de la vue.

Lorsque le logiciel est arrivé à une taille et une orientation appropriées pour le visage, il regarde de plus près, cherchant à créer ce qu'on appelle un "visage"Tout comme un enregistrement d'empreintes digitales, un visage est un ensemble de caractéristiques qui, prises ensemble, identifient de façon unique le visage particulier d'une personne. Les éléments d'un visage comprennent le les emplacements relatifs des traits faciaux, comme les yeux, les sourcils et la forme du nez. Une personne qui a de petits yeux, des sourcils épais et un nez long et étroit aura un visage très différent de quelqu'un avec de grands yeux, des sourcils fins et un nez large. Yeux sont un facteur clé dans la précision. Grandes lunettes de soleil foncées sont plus susceptibles de réduire la précision du logiciel que les poils du visage ou les verres correcteurs réguliers.

Un visage peut être comparé avec une seule photo Pour vérifier l'identité d'une personne connue, dites un employé qui cherche à entrer dans une zone sécurisée. Les empreintes peuvent également être comparées aux bases de données de nombreuses images dans l'espoir d'identifier une personne inconnue.

Ce n'est pas toujours facile

Un facteur clé affectant la façon dont fonctionne la reconnaissance faciale éclairage. Un visage uniformément éclairé vu directement de face, sans ombres et rien qui bloque la vue de la caméra, est le meilleur. En outre, si une image d'un visage contraste bien avec son arrière-plan, et à quelle distance il est de la caméra, peut aider ou nuire au processus de reconnaissance faciale.

Un autre défi très important pour la reconnaissance faciale réussie est le degré auquel la personne identifiée coopère avec - ou est même au courant - du processus. Les gens qui savent qu'ils utilisent la reconnaissance faciale, comme cet employé qui essaie d'entrer dans une pièce restreinte, sont relativement faciles à travailler. Ils sont en mesure de regarder directement la caméra dans un éclairage approprié, pour rendre les choses optimales pour l'analyse du logiciel.

D'autres personnes ne savent pas que leurs visages sont analysés - et peuvent même ne pas savoir qu'ils sont surveillés par ces systèmes. Les images de leurs visages sont plus difficiles à analyser. Un visage tiré d'un tir de foule peut devoir être transformé numériquement et zoom avant de pouvoir générer un visage. Cela laisse plus de place au système pour mal identifier la personne.

Problèmes potentiels

Lorsqu'un système de reconnaissance faciale identifie incorrectement une personne, cela peut entraîner un certain nombre de problèmes potentiels, selon le type d'erreur. Un système limitant l'accès à un emplacement spécifique pourrait admettre à tort une personne non autorisée - si, disons, elle portait un déguisement ou même juste assez similaire à quelqu'un qui devrait être autorisé à entrer. Ou cela pourrait bloquer l'entrée d'une personne autorisée en échouant l'identifier correctement.

Dans l'application de la loi, les caméras de surveillance ne sont pas toujours en mesure d'obtenir de très bonnes images du visage d'un suspect. Cela pourrait signifier identifier une personne innocente comme un suspect - ou même ne pas reconnaître qu'un criminel connu a de nouveau enfreint la loi.

Indépendamment de la précision qu'il semble y avoir dans les séries télévisées, il y a place à l'erreur, même si la technologie s'améliore. L'Institut national des normes et de la technologie a estimé que les taux d'erreur déclarés sont en baisse 50 pourcent tous les deux ans, et sont actuellement autour de 0.8 pour cent. C'est mieux que la reconnaissance vocale, qui a taux d'erreur supérieur à 6 pourcentage. Mais la reconnaissance faciale peut être encore plus sujette aux erreurs que balayage de l'iris et balayage d'empreinte digitale.

Problèmes de confidentialité

Même si c'est précis, bien que - et peut-être même plus si la précision s'améliore - la reconnaissance faciale augmente problèmes de confidentialité. L'un des principaux soucis est que, tout comme le augmentation des bases de données d'ADN, les traits du visage et les photos sont en cours entreposé par des organismes gouvernementaux, qui deviendra capable de suivre les gens et d'effacer toute notion de vie privée ou d'anonymat.

De nouveaux problèmes de confidentialité surgissent tout le temps, aussi. Une nouvelle application pour smartphone, FindFace, permet aux gens de prendre la photo d'une personne et d'utiliser la reconnaissance faciale pour trouver leurs comptes de médias sociaux. Ostensiblement un moyen pratique de se connecter avec des amis et des collègues, l'application invite mauvaise utilisation. Les gens peuvent l'utiliser pour exposer les identités et harceler.

Ces nouvelles capacités soulèvent également des préoccupations au sujet d'autres utilisations malveillantes d'images accessibles au public. Par exemple, lorsque la police émet des alertes sur les enfants disparus, ils incluent souvent une photo du visage de l'enfant. Il y a peu de réglementation ou de surveillance, donc personne ne sait si ces images sont également entrées dans les systèmes de reconnaissance faciale.

Ceci, bien sûr, ne touche même pas à l'utilisation d'outils de reconnaissance faciale avec d'autres technologies comme les caméras de police, les logiciels de géolocalisation et l'apprentissage automatique pour aider à suivi en temps réel. Cela va au-delà de la simple identification et dans le domaine où quelqu'un a été, et où le logiciel prédit qu'ils iront. Combiner les technologies offre des options attrayantes pour la lutte contre la criminalité, et approfondit les fissures dans notre vie privée.

La technologie fournit des outils puissants, et la loi est souvent mal équipée pour suivre le rythme des nouveaux développements. Mais si nous devons utiliser la reconnaissance faciale dans les décisions d'immigration et d'application de la loi, nous devons nous engager avec ses possibilités et ses inconvénients, et comprendre les questions d'exactitude, de confidentialité et d'éthique que soulève cette nouvelle capacité.

A propos de l'auteur

Jessica Gabel Cino, vice-doyenne aux affaires académiques et professeure agrégée de droit, Georgia State University

Cet article a été publié initialement le The Conversation. Lis le article original.

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