Comment la reconnaissance faciale suit COVID-19
mai 9, 2020 Par sexe2 0

Comment la reconnaissance faciale suit COVID-19

Dans le film de science-fiction de 2002 « The Minority Report », des caméras cachées dans les couloirs animés d’un centre commercial futuriste identifient le visage du fugitif John Anderton dans la foule et reproduisent l’auto-publicité avec une référence étrangement spécifique à sa personnalité, sa vie sociale et son état. Bien que personne ne soit au centre commercial en 2020, la surveillance urbaine se développe rapidement dans le but d’aider les mesures de suppression sociale contre la maladie COVID-19.

Partout dans le monde, les entreprises apportent des caméras de surveillance urbaine – traitant des flux vidéo CCTV en direct avec des algorithmes de reconnaissance faciale – pour relever les nouveaux défis de la pandémie. Non seulement les algorithmes de reconnaissance des visages doivent analyser et identifier les personnes à risque dans les centres surpeuplés en Chine, en Russie, au Royaume-Uni et aux États-Unis, mais ces algorithmes sont également soumis à des tests avancés pour identifier les visages sombres derrière les masques médicaux.

Et dans certaines villes, il aide les autorités à intercepter et à détenir les personnes les plus à risque d’infection, créant des expériences pas si différentes du couloir imaginaire de John Anderton.

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Surveillance urbaine et droit à la vie privée

Si nous suivons les chiffres, environ 89% des adultes soutiennent les droits à la vie privée – avec 65% ayant un soutien solide – selon une enquête d’avril 2020 auprès de 1255 Américains menée par SurveyMonkey, une entreprise mieux accréditée Bureau des affaires.

Au moment de COVID-19, 52% des adultes américains trouvent la vie privée plus tentante que les mesures de sécurité qui pourraient la remettre en cause, même dans une pandémie mondiale, lorsque de grands centres technologiques comme Google et Apple proposent des applications gratuites à surveiller. suivi des contacts – un système de distanciation sociale qui suit les points potentiels de contraction du virus par la personne.

Peu de temps après l’annonce conjointe des entreprises en avril, ils ont ajouté que les gouvernements n’auraient pas leur mot à dire dans la décision des citoyens d’utiliser ou non ces applications.

Bien que la fonction d’activation de l’application soit apparemment un moyen de préserver les droits à la vie privée, elle crée également des niveaux de visibilité dans la crise des coronavirus: puisque les applications évaluent la santé des utilisateurs d’iPhone et d’Android qui optent pour, ceux qui ne le font pas gagner être visible dans ce système, aux utilisateurs ou au système de suivi des contacts Apple et Google.

« Je pense à l’idée de niveaux de visibilité: une technologie qui offre un niveau d’invisibilité dans le monde réel », a déclaré Mo Saha, créateur d’applications chez Interesting Engineering. Saha est l’un des esprits derrière Antidate, une application de 20 ans qui a travaillé pour donner aux femmes plus de contrôle sur l’expérience de rencontres en ligne.

Semblable à la fonctionnalité d’activation des applications de suivi des contacts, l’application de rencontre conceptuelle de Saha a fourni aux utilisateurs une « expérience asymétrique – [like] verre à sens unique entre les hommes et les femmes, où les femmes pouvaient voir les hommes, mais les hommes ne pouvaient pas voir les femmes avant que ces dernières ne bougent. « 

Les personnes qui n’optent pas pour le contact avec les applications de suivi ne sauront pas nécessairement qui l’a fait, ce qui supprime le « déséquilibre en termes d’exposition » de l’application Saha à moins que les participants ne le donnent. Dans le système de suivi des contacts, aucun utilisateur n’en verra un autre sans être vu. Mais avec la surveillance de la reconnaissance faciale des flux vidéo CCTV, l’idée de niveaux de visibilité revient en jeu.

Surveillance interne versus surveillance externe

Si les applications de suivi des contacts sont une fonction de surveillance interne axée sur l’utilisateur, l’autre moitié de l’équation de la surveillance urbaine est constituée d’algorithmes de reconnaissance faciale. Connectés aux flux vidéo des caméras de vidéosurveillance et d’autres appareils, ils travaillent pour identifier et suivre les personnes dans différents environnements.

Il existe « deux façons de traiter […] streaming vidéo à partir de caméras – un [the] bord ou en le renvoyant à un serveur central et au processus[ing] là-bas – et il y a différentes forces et faiblesses dans les deux approches « , a déclaré Patrick Grother, un scientifique au National Institute of Standards and Technology (NIST) aux États-Unis, d’ingénierie intéressante. Pour identifier les visages dans une image « , vous devez exécuter un algorithme de reconnaissance faciale, qui peut examiner des images individuelles ou toutes les images de la vidéo. »

Reconnaissance faciale et puissance de calcul

À mesure que les opérations de surveillance se développent pour inclure une population plus importante, le besoin de plus de caméras et de matériel plus puissant augmente également. « La configuration matérielle requise doit dépasser [the] nombre de caméras multiplié par le nombre de personnes multiplié par la fréquence d’images vidéo – tout système est occupé [urban settings] il devrait jeter suffisamment de matériel dans ce problème. « 

Un vol de banque simple nécessite la résolution d’une seule vidéo enregistrée, ce qui ne doit pas se produire immédiatement, a déclaré Grother. Mais en surveillant à l’échelle métropolitaine, le flux vidéo ne s’arrête jamais – et croît et se multiplie aussi rapidement que la fréquence d’images de chaque caméra dans la ville. Le « [d]La différence ici est l’aspect en temps réel: vous devez continuer à ingérer des vidéos et à les mettre à jour « , a ajouté Grother.

En particulier, tous les algorithmes de reconnaissance des visages ne traiteront pas et n’identifieront pas les visages d’une image vidéo à la même vitesse. « [S]Quelqu’un ira dans un dixième de seconde, environ 10 fois plus lentement – à ce stade, vous devez faire un compromis d’ingénierie « , a déclaré Grother.

Surveillance en temps réel pendant la crise des coronavirus

Bien que le NIST ne développe ni ne distribue d’algorithmes dans des scénarios du monde réel, il invite actuellement les développeurs de l’industrie à présenter de nouveaux algorithmes conçus pour reconnaître les visages obscurcis derrière les masques médicaux.

Et, selon une étude de mars commandée par le département américain du Commerce, certains de ces algorithmes proviennent d’une société appelée VisionLabs, une société russe de vision industrielle et d’apprentissage automatique. « Lorsqu’un visage est détecté dans la boîte, une fonction de modèle biométrique est extraite », a déclaré Daniil Kireev, chercheur principal chez VisionLab, dans un échange d’e-mails avec une ingénierie intéressante.

La reconnaissance faciale recherche des caractéristiques faciales uniques et identifiables dans les caméras de surveillance, basées sur un « modèle biométrique » fourni par une image précédente d’une personne. En utilisant des caméras de vidéosurveillance réparties dans toute la ville de Moscou, VisionLabs met en œuvre une surveillance par reconnaissance faciale qui peut passer « une comparaison rapide avec plusieurs millions de bases de données d’articles », a déclaré Kireev.

Faciliter l’éloignement social, la reconnaissance faciale, les masques médicaux

Il y a trois mois, des habitants de grandes villes comme New York ou Chicago ont traversé des espaces urbains sans se soucier de la maladie COVID-19. Maintenant, alors que les États-Unis se préparent à alléger les mesures de retrait social, de nombreuses personnes ne retourneront dans les zones de surpeuplement des affaires et du commerce, qu’avec des masques médicaux, qui masquent les visages et laissent plus de place aux erreurs dans le traitement de la reconnaissance faciale.

Lorsque les pouces trempés d’eau ne déverrouillent pas nos smartphones, c’est un faux négatif nous avons le pouce correct, mais l’empreinte digitale ne peut pas être enregistrée à travers la couche d’eau.

La même chose peut se produire avec la reconnaissance faciale et les personnes portant des masques médicaux: si une caméra CCTV capture un visage principalement couvert, il est plus probable qu’elle n’identifie pas la personne derrière le masque.

« Traditionnellement, reconnaître les visages couverts de masques ou de vêtements est une tâche techniquement exigeante « , a déclaré Andrey Khrulev, directeur du développement de l’entreprise au Speech Technology Center, dans un échange d’e-mails avec Interesting Engineering.

Cependant, les systèmes de reconnaissance faciale du monde entier ont été utilisés dans les transports et les centres urbains. En plus de cela, les systèmes du Speech Technology Center sont même mis en œuvre au stade Petrovsky à Saint-Pétersbourg, qui est équipé pour traiter les données biométriques.

Khrulev a ajouté: « cette partie du visage arrive souvent [is] caché par un sweat à capuche ou une écharpe (il fait froid à Saint-Pétersbourg). « Selon Khrulev et ses collègues, la nécessité d’une surveillance urbaine pour identifier les personnes masquées derrière les masques médicaux était présente depuis le début et les algorithmes s’adaptent.

Interception en temps réel de personnes à risque de COVID-19

Alors que le développement de la surveillance urbaine et de la reconnaissance faciale s’améliore dans l’identification en temps réel des personnes potentiellement infectées, de nouvelles possibilités se présentent non seulement pour la surveillance sociale et la recherche de contacts, mais aussi pour la capacité d’intercepter les personnes risque d’infection potentielle par un coronavirus. Mais il est important de noter que tous les pays n’interprètent pas le type d’action à entreprendre de la même manière.

Les citoyens russes ajoutés à une liste de quarantaine par leur gouvernement sont également placés dans une base de données de systèmes biométriques. « Si les gens de [this] la liste est découverte dans des enregistrements vidéo par des caméras de rue, à l’entrée d’une maison, dans un centre commercial, le système envoie automatiquement[s] un avertissement ou une notification à la police « , a déclaré Khrulev.

À l’exception d’une deuxième vague très grave de COVID-19, ce type d’interception policière est très peu probable aux États-Unis. Les applications Apple et Google ne partageront pas la santé de ceux qui optent pour leurs applications de suivi des contacts et les ministères du gouvernement américain qui exécutent des algorithmes de reconnaissance faciale comme le NIST ne font que les tester, selon Grother.

Cependant, il est important de noter qu’à mesure que l’architecture de surveillance urbaine se transforme autour de nous pour répondre au problème de battre COVID-19, les couches familières de visibilité visuelle (en) des foulards, masques ou sweats à capuche il peut toujours fonctionner sur d’autres personnes, mais pas toujours sur les caméras.

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