Biometria facială: cum ne pot recunoaște telefoanele mobile
Bun venit noua eră, cea a biometriei faciale. Lansarea iPhone X, un smartphone cu funcționalitatea de recunoaștere facială – Face ID – a arătat că această tehnologie ajuns la deplină maturitate. Acest lucru se datorează introducerii senzorilor 3D în miniatură, care au o putere de calcul foarte ridicată, în combinație cu algoritmi de învățare foarte eficienți, cum ar fi Deep Learning (Învățarea Profundă).
Dar ce este recunoașterea facială? Recunoașterea facială înseamnă identificarea faptului că două fețe sunt identice, în ciuda schimbării condițiilor de luminozitate, a poziției sau a expresiilor faciale. În general, aceasta presupune găsirea mai multor distanțe între trăsăturile feței, care să poată fi folosite pentru a identifica orice schimbare a feței.
În 2014, cercetătorii de la Facebook, au publicat un articol numit „DeepFace: Closing Gap to Performance Human Level în Verification Face”. Pentru a evita problemele asociate cu schimbarea poziției feței, se folosește un proces de aliniere a feței 2D pe un model 3D. Următoarul pas este un proces de învățare profundă (Deep Learning), care conține o rețea de neuroni artificiali, formată din 120 de milioane de conexiuni. Setul de învățare este format din 4,4 milioane de fețe ale celebrităților. Această rețea neuronală a fost instruită să înțeleagă variabilitatea fețelor. Algoritmul poate decide dacă fețele fotografiate aparțin aceleiași persoane, cu o precizie de aproximativ 97,35%.
În 2015, cercetătorii de la Google au publicat un articol numit „FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”. Ei au arătat că au reușit să obțină o rată de recunoaștere de aproximativ 99,63%, folosindu-se de o bază de date de imagini 2D de fețe, dobândite într-un mediu necontrolat. Pentru a atinge acest procent, autorii au folosit o rețea neuronală formată din unsprezece straturi convoluționale și trei straturi complet conectate. Ideea este, ca imaginea unei persoane specifice să se apropie de celelalte imagini ale ale aceleiași persoane (numite imaginile pozitive), în funcție de niște valori de măsurare, și să de depărteze de fețele altor persoane (numite imaginile negative). Învățarea s-a făcut pe baza a 200 de milioane de fețe de la 8 milioane de oameni.
Cu toate acestea, experimentele DeepFace și FaceNet se bazează ambele pe niște baze de date private, care nu sunt disponibile comunității științifice. O echipă de la Universitatea din Oxford a propus colectarea date de pe internet și a construit o bază de date de 2,6 milioane de fețe de la 2.622 de persoane. Echipa a creat arhitectura unei rețele neuronale pe care au numit-o VGG-Face, constituită din 16 straturi convoluționale și 3 straturi complet conectate. Astăzi, această arhitectură este foarte utilizată de întreaga comunitate care se ocupă de viziunea computerizată.
Dar fața nu este doar o imagine 2D, ci și o imagine tridimensională. Biometria facială poate fi aplicată, deoarece tehnologiile de scanare 3D pot scana și fețe. Avantajul major al utilizării imaginilor 3D în acest context, este faptul că algoritmii de recunoaștere a feței, rezistă la modificările de iluminare și poziție. O lucrare publicată de echipa IMT Lille Douai în recenzia IEEE TPAMI din 2013, descrie avantajele acestui proces. În acest articol, oamenii de știința au încercat să compare fețe 3D, prin comparea a două seturi de vectori, care reprezintă local forma unei fețe 3D. Autorii au obținut o rată de recunoaștere de aproximativ 97% (bazată pe cadrul de testare Face Recognition Grand Challenge). Rezultatele obținute în mai multe studii internaționale arată avantajele utilizării fețelor 3D în sistemele de biometrie facială.
Exemplu de imagini 3D a feței, captate de scanerul Minolta folosind tehnologia Laser.
Să revenim la iPhone X și la tehnologia 3D pentru recunoașterea facială. Funcția de recunoaștere facială este posibilă prin introducerea de senzori 3D pe fața telefonului mobil: un proiector minuscul proiectează 30.000 de puncte invizibile pe fața utilizatorului său, care sunt folosite pentru crearea unui model 3D al feței.
Potrivit Apple, Face ID nu poate fi înșelat cu o simplă fotografie a feței, deoarece recunoașterea se face cu un senzor 3D care, prin urmare, ține cont și de dimensiunea adâncimii.
Autorul articolului, Mohamed Daoudi este profesor la IMT Lille Douai și cercetător în cadrul Centrul de Cercetare în Informatică, Semnale și Automatică al Institutului Mines Telecom.
SURSA | InfoChretiene