Recherche subliminale

Le nombre d'images enregistrées par les caméras de sécurité chaque jour dépasse largement la capacité des analystes humains à les examiner. Les systèmes de vision par ordinateur ne sont pas d'une grande aide : ils sont encore beaucoup trop primitifs pour distinguer un rôdeur d'un facteur. Mais les chercheurs disent que le cerveau humain peut inconsciemment enregistrer une anomalie dans une scène - disons, une ombre là où il ne devrait pas y en avoir - beaucoup plus rapidement qu'une personne ne peut l'identifier visuellement et verbalement. Si les ordinateurs pouvaient surveiller le cerveau d'une manière ou d'une autre et signaler ces moments aha, les analystes de la surveillance pourraient être en mesure de numériser plusieurs fois plus d'images par heure.





Illustration par Martin O'Neill

C'est ce que Paul Sajda, bio-ingénieur au Laboratoire d'imagerie intelligente et d'informatique neuronale de l'Université Columbia, espère permettre avec son système de vision par ordinateur à couplage cortical, ou C3Vision. Le prototype de Sajda, construit grâce à une subvention de la Defense Advanced Research Projects Agency des États-Unis, comprend un bonnet d'électrodes placé sur la tête d'un sujet, où il surveille les changements dans l'activité électrique du cerveau. Un ordinateur examine ces changements à la recherche des signatures neuronales d'événements et d'images intéressants, tandis que le sujet regarde une vidéo qui tourne à 10 fois sa vitesse normale. Les images signalées sont sélectionnées pour un examen plus approfondi.

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Cette histoire faisait partie de notre numéro de juillet 2006



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Nous visons à accélérer la recherche [visuelle] de 300 %, déclare Sajda. Le système est conçu non seulement pour trouver des cibles très spécifiques, mais aussi des choses que les analystes d'images pensent être « inhabituelles », ce qui est très difficile à faire avec un système de vision par ordinateur.

De tels dispositifs pourraient aider les responsables de l'application de la loi ou de la lutte contre le terrorisme à détecter des signes d'activité suspecte qui, autrement, passeraient à côté de l'analyse des images de surveillance. Tout système qui peut aider à traiter ces images et à les hiérarchiser quant à la probabilité de contenir des données importantes est une grande amélioration par rapport à la situation actuelle, déclare Leif Finkel, professeur de bio-ingénierie à l'Université de Pennsylvanie, qui était le directeur de thèse de doctorat de Sajda.

En dehors du domaine de la sécurité, les radiologues connectés au système C3Vision pourraient rapidement passer en revue des centaines de mammographies pour identifier celles nécessitant un examen plus approfondi, et les chercheurs en photo pourraient l'utiliser pour sélectionner des photos d'une personne en particulier parmi les millions de photographies sur le Web. Les gens sont étonnamment précis pour déterminer si une image particulière – par exemple, de Marilyn Monroe ou du Washington Monument – ​​a été présentée comme une photo sur une série de centaines, même à une vitesse de 10 à 20 images par seconde, explique Finkel.



Selon les récents tests de Sajda, les sujets ont repéré 90 % des images suspectes dans une série de 10 images par seconde.

Je pense qu'il est trop tôt pour dire si cette approche particulière va fonctionner dans des applications réelles, déclare Misha Pavel, professeur de génie biomédical à l'Oregon Health Sciences University. Mais je ne doute pas que nous tirerons des leçons de cette approche, et les conséquences peuvent être tout à fait inattendues, de nouvelles applications.

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