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Reconnaissance faciale : intelligente ou tout simplement effrayante ?
Nous avons plus de 25 000 photographies numériques stockées sur les disques durs de nos ordinateurs, pour la plupart des personnes. Jusqu'à présent, notre seul moyen de retrouver un visage familier était de rechercher manuellement : par date, données EXIF, tags ou la force brute de notre propre mémoire. Désormais, les ordinateurs peuvent effectuer la recherche, grâce à la fonction astucieuse de reconnaissance faciale qu'Apple et Google ont intégrée aux dernières versions de leurs systèmes de gestion de photos.
Se casser: iPhoto d'Apple identifie automatiquement les visages dans une collection d'images.
La reconnaissance faciale était l'une de ces technologies antiterroristes brillantes mais techniquement douteuses et éthiquement délicates déployées à la suite des attentats du 11 septembre. L'idée était de filtrer automatiquement les terroristes lorsqu'ils franchissaient les points de contrôle de sécurité, mais cela n'a pas fonctionné de cette façon : lors d'un test à Tampa, par exemple, les employés de l'aéroport n'ont été correctement identifiés que 53 % du temps. Les groupes de défense des libertés civiles ont également fait part de leurs inquiétudes concernant les faux positifs – des personnes identifiées à tort comme des terroristes et éventuellement arrêtées, simplement à cause de leur apparence. Et donc, sans avantage démontrable, la reconnaissance faciale a largement disparu du radar du public.
C'est le Publique radar, remarquez. De nombreux pays, dont les États-Unis, ont discrètement révisé leurs exigences en matière de photos de passeport pour les rendre plus conviviales pour les logiciels de reconnaissance faciale. Le National Institute of Standards and Technology, qui testait la technologie depuis 1994, a mené des tests de reconnaissance faciale à grande échelle en 2002 et 2006. L'Oregon et certains autres États ont commencé à utiliser la reconnaissance faciale pour détecter lorsqu'une personne tente d'obtenir une licence en vertu de noms différents. Et tout le temps, la technologie ne cessait de s'améliorer. Bien mieux.
Pour disposer d'un système de reconnaissance faciale fonctionnel, un ordinateur doit d'abord être capable de détecter le visage, c'est-à-dire qu'à partir d'une photographie, il doit être capable de trouver les visages qui s'y trouvent. Techniquement, c'est plus facile et plus fiable que d'identifier une personne en particulier. Cette technologie a été à peu près perfectionnée juste après le 11 septembre 2001. Le résultat : les systèmes de détection de visage ont commencé à apparaître dans les appareils photo numériques et les caméscopes il y a quelques années. Ces algorithmes fonctionnent généralement en recherchant des objets qui ressemblent à des yeux, un nez et peut-être quelque chose d'assez rond. Ils identifient les zones où les visages sont susceptibles de se trouver, puis indiquent au système de mise au point automatique quelle partie de la photo doit être mise au point. Après tout, tout le monde déteste quand les yeux de grand-mère sont flous, n'est-ce pas ?
La reconnaissance faciale commence donc par la détection des visages. Le visage est ensuite tourné de sorte que les yeux soient de niveau et mis à l'échelle à une taille uniforme. Ensuite, l'une des trois approches techniques différentes entre en jeu. Chacune de ces approches est, bien sûr, couverte par son propre ensemble de brevets et regroupée dans diverses offres de fournisseurs. Une approche transforme le visage en un modèle mathématique qui peut être stocké et recherché ; une seconde utilise le visage entier comme modèle et effectue la correspondance d'images. Et une troisième approche tente de créer un modèle 3D basé sur le visage, puis effectue une sorte de correspondance géométrique. Sur la base de notre expérience avec le logiciel, nous pensons que le système d'Apple utilise une approche par points de repère, tandis que le système de Google effectue une sorte de correspondance d'images. Mais on peut se tromper. Aucune des deux sociétés n'a annoncé les algorithmes qu'elle utilise.
Nous avons testé la reconnaissance faciale dans l'iPhoto '09 d'Apple en l'appliquant à deux bases de données différentes de 17 000 et 10 000 photos, stockées sur nos propres disques durs. Picasa de Google ne fonctionne qu'avec les albums Web précédemment téléchargés ; nous l'avons testé sur environ 500 photos là-bas. Le verdict : ces deux systèmes fonctionnent pour la plupart, sont extrêmement cool et sont aussi un peu effrayants.
Se ressembler: Une fois qu'une personne a été identifiée, iPhoto essaiera de trouver d'autres images contenant sa ressemblance.
iPhoto '09 est certainement le plus convivial des deux. La première fois que vous exécutez iPhoto, il recherche tous les visages de votre photothèque ; cela a pris environ quatre heures sur un iMac dual-core. Ensuite, vous cliquez sur une photo de quelqu'un que vous connaissez ; cliquez sur Nom et remplissez la zone de texte sous le visage de votre sujet. iPhoto parcourra votre photothèque à la recherche d'autres photos de la même personne. (La reconnaissance semble être basée sur des caractéristiques à l'intérieur d'une zone de reconnaissance délimitée par les tempes, les sourcils et le menton gauche et droit.)
Dans l'ensemble, iPhoto fait un travail étonnamment bon en trouvant un tas de photos de la personne que vous avez sélectionnée et nommée. Mais dans le processus, il trouve également des photos d'autres personnes. Votre prochaine tâche est donc de dire à iPhoto quelles photos il a bien et lesquelles sont fausses. iPhoto utilise ces informations pour mettre à jour ses modèles mathématiques. Il recherche ensuite dans votre photothèque d'autres photos de la même personne. S'il n'en trouve pas, vous pouvez en indiquer un manuellement pour donner à iPhoto un autre point de départ ; il cherchera alors plus. Vous pouvez également cliquer sur une photo et demander à iPhoto d'essayer de découvrir qui est sur la photo ; si vous confirmez la supposition d'iPhoto, le modèle s'améliore encore.
Nous avons été étonnés de voir à quel point iPhoto réussissait à trouver des photos de nos enfants. Étonnamment, iPhoto a même pu faire la distinction entre nos jumeaux identiques. (L'astuce est que l'un d'eux a un visage un peu plus fin et plus grand que l'autre.) Nous avons cependant été déçus qu'il ait trouvé beaucoup plus de photos d'un jumeau que de l'autre, bien que nous photographions les deux en nombre égal - et souvent dans le même plan. Une étude de leurs photographies a révélé quelque chose que nous n'avions pas remarqué, mais iPhoto l'avait fait : un jumeau regarde toujours directement l'appareil photo, mais l'autre a tendance à incliner la tête, et la reconnaissance faciale d'iPhoto ne fonctionne pas si le programme ne voit que un oeil. Nous avons aussi beaucoup de photos d'enfants en peinture faciale. iPhoto n'a trouvé pratiquement aucun de ceux-ci, sauf lorsque la peinture était confinée au milieu du front de l'enfant, ce qui est en dehors de sa zone de reconnaissance.
Il est tentant de lire beaucoup dans le système de reconnaissance d'iPhoto. La recherche de photos de Beth a produit de nombreuses photos des ex-petites amies de Simson. Il est tentant de dire qu'iPhoto sait ce que Simson aime, mais cela pourrait aussi être un biais dans notre corpus de test : choisissez des photos au hasard dans la bibliothèque de Simson, et vous êtes sûr de trouver un tas de ses ex-petites amies.
iPhoto était également étonnamment bon pour trouver des photos de nos chats, en particulier ceux à fourrure blanche ou orange. Malheureusement, il n'a pas réussi à trouver les tabbies. Les traits du visage sont probablement plus difficiles à distinguer lorsque les yeux sont de la même couleur que les joues. Et iPhoto fait un travail surprenant pour trouver et reconnaître les visages dans les ombres et autres situations à faible contraste. C'est parce qu'iPhoto augmente le contraste entre le visage et l'arrière-plan, probablement pour faciliter l'extraction des fonctionnalités.
Depuis que nous avons installé iPhoto '09, notre famille a passé des heures devant l'ordinateur, à chercher des photos des enfants et à apprendre à l'ordinateur à quoi ressemble chacun de nous. Nous avons retrouvé beaucoup de vieilles photos que nous avions oubliées. Nous rions des décalages. Nous essayons de comprendre les algorithmes. C'est l'un des programmes les plus divertissants jamais créés par Apple.
La technologie Picasa de Google est bien plus effrayante. Au lieu de commencer par une photo de quelqu'un que vous connaissez et de rechercher toutes les correspondances similaires, Google prend toutes les photos que vous avez téléchargées sur Picasa, les recherche toutes à la recherche de visages, puis regroupe ces visages en groupes de, soi-disant, les mêmes personnes. Vous parcourez ensuite chaque groupe et dites à Google qui est une personne, y compris son nom complet, son surnom et son adresse e-mail.
En fait, le clustering de Google n'est pas si génial que ça. Cela met fréquemment différentes personnes dans le même cluster, et cela créera de nombreux clusters différents pour la même personne. Et contrairement à iPhoto, qui pouvait facilement faire correspondre les photos de notre fille de 12 ans avec ses photos en bas âge, Google pensait que les enfants étaient des personnes différentes. Mais l'interface utilisateur de Google est assez facile à utiliser, la tâche de correspondance est étrangement convaincante, et avant de vous en rendre compte, vous aurez chacune de vos photos étiquetées avec tous les vrais noms et adresses e-mail de chaque personne que la photo présente. .
Ce marquage de nom réel est ce qui rend la reconnaissance faciale de Google si effrayante. N'oubliez pas que toutes ces photos ne sont pas sur votre ordinateur : elles sont sur le serveur de Google. Et comme les adresses e-mail sont uniques, Google pourrait utiliser les photos étiquetées de tous ses utilisateurs Picasa pour créer une base de données mondiale faisant correspondre les photos aux adresses e-mail. Cela ne violerait même pas la politique de confidentialité de Google, tant que Google n'utilise ces informations que pour améliorer son service et ne rend pas la base de données généralement disponible.
Mais ce qui est vraiment troublant à propos du service de Google, c'est qu'il ne s'arrête pas seulement à vos amis. Avant que vous vous en rendiez compte, Google vous demande d'identifier tous ces autres visages sur vos photographies : les personnes debout en arrière-plan, les visages dans la foule, même les visages sur les affiches. Cela correspond certainement à la mission d'entreprise de Google d'organiser l'information mondiale et de la rendre universellement accessible et utile. Mais est-ce vraiment ce que nous attendons d'un site de partage de photos ?
Nos expériences iPhoto ont été un délice : nous avons été ravis et ravis de trouver autant de photos de nos enfants, de notre famille et de nos amis, et même de nous-mêmes. D'un autre côté, lorsque nous avons utilisé la fonction de marquage avancée dans Picasa de Google, nous nous sommes sentis comme des analystes du renseignement travaillant dans le laboratoire sans fenêtre d'un gouvernement totalitaire.
Nous pensons que la technologie de reconnaissance faciale axée sur les consommateurs changera fondamentalement les débats de politique publique sur la biométrie et la vidéosurveillance de masse. Après le 11 septembre, personne n'a vraiment compris comment fonctionnait cette technologie, ce qu'elle fonctionnait et ce qui n'allait pas. Mais avant la fin de cette année, des millions d'Américains auront une expérience de première main avec certains des meilleurs systèmes de reconnaissance faciale jamais déployés. Une fois que la nouveauté de la photo de famille se sera dissipée, nous surveillerons si les utilisateurs d'iPhoto et de Picasa demandent à leur gouvernement de réglementer cette technologie ou d'accélérer son déploiement.