Une équipe de chercheurs d’Intel, basée à l’université de Gdansk en Pologne, a testé les performances de modèles de reconnaissance faciale à partir d’images thermiques. Celles-ci sont de plus en plus utilisées par les applications, expliquent les chercheurs d’Intel, car elles ont l’avantage de récolter plusieurs données utiles, notamment dans le cadre de la médecine, ou encore au sein d’un système établi pour les maisons intelligentes, tout en préservant certaines informations qui garantissent la confidentialité des personnes.

Les systèmes de reconnaissance faciale sont-ils efficaces à partir des images thermiques ?

« La reconnaissance de la personne par thermographie est beaucoup plus difficile en raison des caractéristiques spécifiques (flou et représentation fluide des caractéristiques) et de la petite quantité de données d’entraînement », expliquent les chercheurs d’Intel. Or les images thermiques étant régulièrement utilisées notamment pour « envisager des solutions de diagnostic à distance, par exemple dans l’estimation des signes vitaux sans contact », ou dans les « systèmes de surveillance de la maison intelligente qui utilisent l’identité de la personne », il convenait selon eux de confronter les capacités des systèmes de reconnaissance faciale à ce type d’images.

Les chercheurs ont donc conduit leur étude en comparant l’efficacité des modèles étudiés sous lumière visible, puis sous imagerie thermique. L’équipe a utilisé deux types de système, l’un censé permettre l’identification d’une personne représentée dans une image donnée (SSD Model Inception V2), l’autre (FaceNet) fondé « sur la similitude du profil de la personne avec une image d’entrée ».

Au terme de leur étude, les chercheurs ont déclaré que les tests avaient démontré que les modèles étaient relativement efficaces sur les deux ensembles de données d’images thermiques faciales utilisés. Le premier ensemble (SC3000-DB, créé à l’aide d’une caméra infrarouge Flir ThermaCam SC3000) contenait « 766 images de 40 volontaires d’une cohorte de 19 hommes et 21 femmes, à qui on a demandé de s’asseoir et de regarder la caméra pendant deux minutes« . Le deuxième (IRIS du Visual Computing) contenait « 4190 images collectées avec l’aide de 30 personnes, dont beaucoup ont bougé la tête et utilisé différentes expressions faciales ».

Les modèles de reconnaissance faciale utilisés ont été efficaces selon l’équipe pour 99,5% des cas avec les données infrarouges, et dans 82,14% des cas avec les données récoltées sous IRIS, autrement dit avec les personnes en mouvement.

Les chercheurs espèrent pouvoir continuer leurs observations en utilisant des « données collectées dans divers autres scénarios, par exemple lorsque les têtes des sujets sont tournées horizontalement ou verticalement », rapporte VentureBeat.

L’imagerie thermique, également utilisée au sein de l’armée

Les secteurs de la médecine ou des maisons intelligentes, citées par Intel, ne sont pas les seuls domaines dans lequel on utilise l’imagerie thermique. Celle-ci fait partie des technologies utilisées par l’armée notamment. Microsoft, par exemple, a signé un contrat avec l’armée en avril 2019 pour Hololens 2, casque de réalité augmentée utilisant l’imagerie thermique, et permettant une assistance sur le terrain, ou la création d’un environnement d’entraînement.

Il est probable qu’à terme, l’armée soit heureuse d’apprendre que certains modèles de reconnaissance faciale soient également efficaces à partir d’images thermiques.