Qu'est-ce que la reconnaissance faciale ?

Un analyseur de visage est un logiciel qui identifie ou confirme l'identité d'une personne à l'aide de son visage. Il fonctionne en repérant et en mesurant les caractéristiques du visage sur une image. La reconnaissance faciale permet d'identifier des visages humains sur des images ou des vidéos, de déterminer si un visage figurant sur deux images appartient à la même personne ou de rechercher un visage parmi une importante collection d'images existantes. Les systèmes de sécurité biométriques utilisent la reconnaissance faciale pour identifier les individus de manière unique lors de l'accueil ou de l'ouverture de session des utilisateurs, ainsi que pour renforcer le processus d'authentification des utilisateurs. De même, les appareils portables et personnels utilisent couramment la technologie d'analyse du visage pour la sécurité du dispositif.

Quels sont les avantages de la technologie de reconnaissance faciale ?

Voici quelques avantages des systèmes de reconnaissance faciale :

Sécurité efficace

La reconnaissance faciale est un système de vérification rapide et efficace. Elle est plus rapide et plus pratique que d'autres technologies biométriques comme les empreintes digitales ou les scans rétiniens. La reconnaissance faciale comporte également moins de points de contact que la saisie de mots de passe ou de codes PIN. Il prend en charge l'authentification multifactorielle pour une vérification supplémentaire de la sécurité.

Précision améliorée

La reconnaissance faciale est un moyen plus précis d'identifier les personnes que la simple utilisation d'un numéro de téléphone mobile, d'une adresse e-mail, d'une adresse postale ou d'une adresse IP. Par exemple, la plupart des services de change, des actions aux cryptos, s'appuient désormais sur la reconnaissance faciale pour protéger les clients et leurs actifs.

Intégration simplifiée

La technologie de reconnaissance faciale est compatible et s'intègre facilement à la plupart des logiciels de sécurité. Par exemple, les smartphones dotés d'une caméra frontale ont un support intégré pour les algorithmes de reconnaissance faciale ou le code logiciel.

Comment fonctionne la reconnaissance faciale ?

La reconnaissance faciale fonctionne en trois étapes : détection, analyse et reconnaissance.

Détection

La détection est le processus qui consiste à trouver un visage dans une image. Grâce à la reconnaissance d'images, la reconnaissance faciale peut détecter et identifier des visages individuels à partir d'une image contenant le visage d'une ou plusieurs personnes. Il peut détecter les données faciales dans les profils de face et de côté.

Reconnaissance d'image

Les machines utilisent la reconnaissance d'image pour identifier des personnes, des lieux et des objets sur des images avec une précision égale ou supérieure à celle des humains et avec une vitesse et une efficacité bien supérieures. Grâce à une technologie complexe d'intelligence artificielle (IA), la reconnaissance d'image automatise l'extraction, l'analyse, la classification et la compréhension d'informations utiles à partir de données d'images. Les données de l'image prennent de nombreuses formes, telles que les suivantes :

  • Images uniques
  • Séquences vidéo
  • Vues depuis plusieurs caméras
  • Données tridimensionnelles

Analyse

Le système de reconnaissance faciale analyse ensuite l'image du visage. Il cartographie et lit la géométrie du visage et les expressions faciales. Il identifie les points de repère faciaux qui sont essentiels pour distinguer un visage d'autres objets. La technologie de reconnaissance faciale recherche généralement les éléments suivants :
 
  • Distance entre les yeux
  • Distance entre le front et le menton
  • Distance entre le nez et la bouche
  • Profondeur des orbites des yeux
  • Forme des pommettes
  • Contour des lèvres, des oreilles et du menton
 
Le système convertit ensuite les données de reconnaissance du visage en une chaîne de chiffres ou de points appelée empreinte faciale. Chaque personne possède une empreinte faciale unique, semblable à une empreinte digitale. Les informations utilisées par la reconnaissance faciale peuvent également être utilisées à l'inverse pour reconstruire numériquement le visage d'une personne.

Reconnaissance

La reconnaissance faciale permet d'identifier une personne en comparant les visages dans deux ou plusieurs images et en évaluant la probabilité d'une correspondance entre les visages. Par exemple, il peut vérifier que le visage montré dans un selfie pris par une caméra mobile correspond au visage dans une image d'une pièce d'identité émise par le gouvernement comme un permis de conduire ou un passeport, ainsi que vérifier que le visage montré dans le selfie ne correspond pas à un visage dans une collection de visages capturés précédemment.

Quels sont les cas d'utilisation des systèmes de reconnaissance faciale ?

Voici quelques applications pratiques d'un système de reconnaissance des visages :

Détection des fraudes

Les entreprises utilisent la reconnaissance faciale pour identifier de manière unique les utilisateurs qui créent un nouveau compte sur une plateforme en ligne. Une fois cette étape franchie, la reconnaissance faciale peut être utilisée pour vérifier l'identité de la personne réelle qui utilise le compte en cas d'activité risquée ou suspecte du compte.

Cybersécurité

Les entreprises utilisent la technologie de reconnaissance faciale au lieu des mots de passe pour renforcer les mesures de cybersécurité. Il est difficile d'obtenir un accès non autorisé aux systèmes de reconnaissance faciale, car on ne peut rien changer à votre visage. Le logiciel de reconnaissance faciale est également un outil de sécurité pratique et très précis pour déverrouiller les smartphones et autres appareils personnels.

Contrôle des aéroports et des frontières

De nombreux aéroports utilisent les données biométriques comme passeports, permettant aux voyageurs de sauter les longues files d'attente et de traverser un terminal automatisé pour atteindre leur porte plus rapidement. La technologie de reconnaissance faciale sous la forme de passeports électroniques réduit les temps d'attente et améliore la sécurité.

Banque

Les personnes authentifient les transactions en regardant simplement leur téléphone ou leur ordinateur au lieu d'utiliser des mots de passe uniques ou une vérification en deux étapes. La reconnaissance faciale est plus sûre, car il n'y a pas de mots de passe que les pirates peuvent compromettre. De même, certains guichets automatiques et certaines caisses de sortie peuvent utiliser la reconnaissance faciale pour approuver les paiements.

Soins médicaux

La reconnaissance faciale peut être utilisée pour accéder aux dossiers des patients. Il peut rationaliser le processus d'enregistrement des patients dans un établissement de soins de santé et détecter automatiquement la douleur et les émotions des patients.

La reconnaissance faciale est-elle précise ?

Les algorithmes de reconnaissance faciale ont une précision quasi parfaite dans des conditions idéales. Le taux de réussite est plus élevé dans les environnements contrôlés, mais le taux de performance est généralement plus faible dans le monde réel. Il est difficile de prédire avec précision le taux de réussite de cette technologie, car aucune mesure unique ne fournit une image complète.
 
Par exemple, les algorithmes de vérification faciale faisant correspondre des personnes à des images de référence claires, telles qu'un permis de conduire ou une photo d'identité judiciaire, obtiennent des scores de précision élevés. Toutefois, ce degré de précision n'est possible que dans les conditions suivantes :
 
  • Positionnement et éclairage cohérents
  • Caractéristiques faciales claires et non masquées
  • Couleurs et arrière-plan contrôlés
  • Qualité de la caméra et résolution de l'image
 
Un autre facteur qui influe sur les taux d'erreur est le vieillissement. Au fil du temps, les modifications du visage rendent difficile la comparaison avec des photos prises des années auparavant.

La reconnaissance faciale est-elle sûre ?

Les systèmes de reconnaissance des visages humains utilisent des modèles mathématiques uniques pour stocker les données biométriques. Ils font donc partie des méthodes d'identification les plus sûres et les plus efficaces de la technologie biométrique. Les données faciales peuvent être rendues anonymes et rester privées pour réduire le risque d'accès non autorisé. La technologie de détection du vivant distingue les utilisateurs vivant à partir de leurs images faciales. Cela empêche le système d'être trompé par la photographie d'un utilisateur vivant.

Qu'est-ce qu'un score de fiabilité dans la reconnaissance faciale ?

Les scores de fiabilité, également connus sous le nom de scores de similarité, sont cruciaux pour les systèmes de détection et de comparaison de visages. Ils fournissent des informations sur la similarité entre deux images. Un score de fiabilité plus élevé indique une plus grande probabilité que deux images soient de la même personne. Ainsi, les scores de fiabilité utilisent l'IA pour prédire si un visage existe dans une image ou correspond à un visage dans une autre image.

Seuil du score de fiabilité

Chaque prédiction que le système de reconnaissance faciale fait en utilisant l'IA a un niveau de seuil de score correspondant que vous pouvez modifier. Dans un scénario typique, la plupart des correspondances automatisées sont effectuées sur un pourcentage très élevé, par exemple, au-dessus d'un score de fiabilité de 99 %. Les correspondances avec des scores de fiabilité inférieurs peuvent être utilisées pour voir les correspondances potentielles les plus proches, qui sont ensuite évaluées plus en détail par un enquêteur humain.

Quels sont les autres types de technologie d'identification biométrique ?

L'identification biométrique est le processus d'identification des individus sur la base de traits uniques et distinguables. Outre la reconnaissance faciale, il existe de nombreux autres types d'identification biométrique :

Vérification des empreintes digitales

Les logiciels de reconnaissance d'empreintes digitales vérifient l'identité d'un individu en comparant son empreinte digitale à une ou plusieurs empreintes digitales dans une base de données.

Correspondance ADN

La comparaison ADN permet d'identifier un individu en analysant des segments de son ADN. La technologie séquence l'ADN dans un laboratoire et le compare avec des échantillons dans une base de données.

Reconnaissance oculaire

La reconnaissance oculaire analyse les caractéristiques de l'iris ou les motifs des veines de la rétine pour déterminer une correspondance et identifier un individu.

Reconnaissance de la géométrie de la main

Vous pouvez identifier des individus de manière unique grâce aux caractéristiques géométriques de leurs mains, telles que la longueur des doigts et la largeur de la main. Une caméra capture une image de la silhouette de la main et la compare à une base de données.

Reconnaissance vocale

Les systèmes de reconnaissance vocale extraient les caractéristiques qui distinguent la parole d'un individu des autres. Il crée une empreinte vocale similaire à une empreinte digitale ou faciale et la fait correspondre à des échantillons dans une base de données.

Reconnaissance de la signature

Vous pouvez utiliser la technologie pour analyser le style d'écriture ou comparer deux signatures numérisées à l'aide d'algorithmes avancés.

Comment AWS peut-il aider à la reconnaissance faciale ?

Vous pouvez utiliser Amazon Rekognition pour automatiser l'analyse d'images et de vidéos grâce au machine learning. Amazon Rekognition offre des fonctionnalités de reconnaissance d'image préentraînées et personnalisables pour extraire des informations de vos images et vidéos. Vous pouvez utiliser Amazon Rekognition pour effectuer les tâches suivantes :

  • Analyser et détecter les visages dans des millions de photos et de vidéos en quelques minutes
  • Utiliser la comparaison et l'analyse faciales dans vos flux d'onboarding et d'authentification des utilisateurs pour vérifier à distance l'identité des utilisateurs inscrits
  • Déterminer la similarité d'un visage par rapport à une autre photo ou à partir de votre référentiel d'images privé
  • Créer des expériences d'automatisation domestique, par exemple pour allumer automatiquement la lumière du garage lorsqu'une personne est détectée

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