Peu de gens aiment porter des masques, mais ceux qui détestent encore plus la reconnaissance faciale pouvaient au moins se réjouir de la mise en défaut des algorithmes. Ce n’est plus le cas… Selon une étude portant sur pas moins de 65 systèmes d’analyse de nos visages, leur précision a explosé. Les algorithmes « cuvée covid-2020 » seraient ainsi aussi précis à identifier une personne portant un masque qu’un algorithme de 2017 l’était sur une personne sans masque.
Ce résultat marque d’une part l’amélioration des algorithmes et de la chaîne logiciel qui implique leur conception (réseaux neuronaux, etc.) mais aussi de la chaîne matérielle, notamment les capteurs d’image et les processeurs neuronaux (NPU) et les processeurs d’image (ISP), bien plus précis et puissants qu’il y a trois ans.
Côté logiciel, l’essentiel des avancées logicielles date du début de l’automne : alors que cet été, la marge d’erreur de certains algorithmes pointait parfois à 99%, la nouvelle version de l’étude montre qu’ils sont devenus redoutables. Ce qui ne veut pas dire qu’ils sont parfaits : quand le sujet porte un masque, la marge d’erreur passe de 0,3% à 5%. Mais même avec 70% du visage recouvert, les systèmes sont donc capables de déterminer qui est qui.
Source : CNet US
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