Photo : Peri Stojnic -engin akyurt - Griffin Wooldridge - Unsplash
Alors que le masque fait polémique dans certaines nations, la plupart des smartphones ne reconnaissent pas le masque, les caméras de surveillance dans certaines zones, au travail notamment, sont aussi en dysfonctionnement. Apple Face ID a été conçu pour rendre le déverrouillage de votre iPhone rapide et facile. C’est à moins que vous ne portiez un masque. Dans ce cas, Face ID ne vous reconnaît pas. Donc, vous devez soit retirer votre masque, soit le laisser passer plusieurs cycles avant qu’il ne vous amène finalement au clavier. Mais depuis iOS 13.5, la fonction accélère l’accès au champ de code d’accès sur les appareils avec Face ID lorsque vous portez un masque facial.
En fait, les constructeurs pourraient mettre en œuvre une double reconnaissance faciale, l’une avec un masque et l’autre sans. Aucune nouvelle technologie n’est nécessaire, pour l’instant Apple n’a pas souhaité le mettre en place.
L’agence de transport en commun de New York, MTA souhaite qu’Apple propose un meilleur moyen pour les utilisateurs d’iPhone de déverrouiller leurs téléphones sans enlever leurs masques, car elle cherche à se prémunir contre la propagation du coronavirus dans les bus et les métros. Elle vient d’écrire à Tim Cook !
Les résultats ont été publiés dans un rapport du NIST qu’on pourrait traduire par Institut national des normes et de la technologie. C’est le premier d’une série prévue d’un programme de test du fournisseur de reconnaissance faciale (FRVT) du NIST sur la performance des algorithmes de reconnaissance faciale sur des visages partiellement couverts par des masques de protection. D’autres tests vont être effectués cet été pour évaluer la précision des algorithmes qui ont été intentionnellement développés pour des visages masqués.
L’équipe du NIST a exploré dans quelle mesure chacun des algorithmes était capable d’effectuer une correspondance un à un, où une photo est comparée à une photo différente de la même personne. La fonction est couramment utilisée pour la vérification comme le déverrouillage d’un smartphone ou la vérification d’un passeport.
L’équipe a testé les algorithmes sur un ensemble d’environ 6 millions de photos. L’équipe de recherche a appliqué numériquement des formes de masque aux photos originales et testé les performances des algorithmes. Parce que les masques du monde réel diffèrent, l’équipe a proposé neuf variantes de masque, qui comprenaient des différences de forme, de couleur et de couverture du nez. Les masques numériques étaient noirs ou d’un bleu clair qui est approximativement de la même couleur qu’un masque chirurgical bleu. Les formes comprenaient des masques ronds qui couvraient le nez et la bouche et un type plus grand aussi large que le visage du porteur. Ces masques plus larges avaient des variantes hautes, moyennes et basses qui couvraient le nez à différents degrés.
L’étude fournit quelques leçons générales lors de la comparaison des performances des algorithmes testés sur les visages masqués par rapport à ceux non masqués.