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Hanwang, la société de reconnaissance faciale qui a placé 2 millions de ses caméras aux portes d’entrée du monde entier, a commencé à se préparer au coronavirus début janvier.
Huang Lei, directeur technique de l’entreprise, a déclaré qu’avant même que le nouveau virus soit largement connu, il avait commencé à recevoir des demandes des hôpitaux au centre de l’épidémie dans la province du Hubei pour mettre à jour son logiciel afin de reconnaître les infirmières portant des masques.
« Nous n’attendrions pas que quelque chose explose pour agir. Si trois ou cinq clients demandent la même chose. . . nous verrons cela comme important », a déclaré M. Huang, ajoutant que ses caméras ne reconnaissaient auparavant que les personnes masquées la moitié du temps, contre une précision de 99,5% pour une image intégrale.
Depuis lors, la demande a grimpé en flèche, depuis les postes de police, les gares et toutes les tours de bureaux qui utilisent les caméras de Hanwang pour filtrer les employés, et M. Huang a réaffecté des équipes de personnes pour relever le défi.
La société affirme maintenant que son programme de reconnaissance faciale masquée a atteint une précision de 95% dans les tests de laboratoire, et prétend même qu’il est plus précis dans la vie réelle, où ses caméras prennent plusieurs photos d’une personne si la première tentative de les identifier échoue.
« Le problème de la reconnaissance faciale masquée n’est pas nouveau, mais appartient à la famille de la reconnaissance faciale avec occlusion », a déclaré M. Huang, ajoutant que son entreprise avait d’abord rencontré des problèmes similaires avec des personnes à barbe en Turquie et au Pakistan, ainsi qu’avec le nord. Clients chinois portant des vêtements d’hiver qui couvraient leurs oreilles et leur visage.
Contre-intuitivement, la formation d’algorithmes de reconnaissance faciale pour reconnaître les visages masqués implique de jeter des données. Une équipe de l’Université de Bradford a publié l’année dernière une étude montrant qu’elle pouvait former un programme de reconnaissance faciale pour reconnaître avec précision les demi-visages en supprimant des parties des photos utilisées pour former le logiciel.
Lorsqu’un programme de reconnaissance faciale essaie de reconnaître une personne, il prend une photo de la personne à identifier et la réduit à un ensemble, ou vecteur, de nombres qui décrit les positions relatives des traits sur le visage.
Mais comme l’algorithme est appliqué à une population plus large, il y a plus de chances de mal identifier un visage masqué, car il y a moins d’informations avec lesquelles travailler que les visages complets et il peut y avoir plusieurs personnes avec des caractéristiques similaires autour des yeux et du nez.
Dans le cas de Hanwang, M. Huang a déclaré que les appareils de l’entreprise étaient conçus pour fonctionner dans des bureaux avec une base de données de 50 000 visages d’employés. Il a déclaré que le système pouvait utiliser des photos prises dans la base de données des cartes d’identité de la police chinoise de quelque 1,2 milliard de personnes, mais qu’il n’était pas conçu pour fonctionner sur un système aussi énorme.
Lorsqu’un système de reconnaissance faciale a calculé son vecteur de traits du visage pour la personne à identifier, il le compare aux vecteurs des visages de sa base de données, trouvant une correspondance si elle rencontre un certain degré de précision.
Le système de Hanwang fonctionne pour les visages masqués en essayant de deviner à quoi ressembleraient tous les visages de sa base de données existante s’ils étaient masqués.
Pour améliorer ses suppositions, Hanwang a demandé à ses quelque 2000 employés des photos d’eux portant des masques, mais a également créé une autre base de données de photos de 6 m de personnes avec des masques générés artificiellement – avec des styles différents pour refléter ceux couramment portés en Chine.
Les forces de police du monde entier testent la reconnaissance faciale. Interrogé sur l’utilisation de son logiciel pour identifier les manifestants à Hong Kong, M. Huang a dit qu’il avait entendu parler de la nécessité de « mesures anti-terroristes » dans la région.
M. Huang a déclaré que le marché de Hanwang était principalement axé sur les portes d’entrée. «Le marché de la situation [you describe] à Hong Kong est trop petit », a-t-il déclaré. SenseTime, basé à Hong Kong, qui prétend également avoir une solution pour reconnaître les visages masqués, a déclaré qu’il n’avait pas l’intention d’appliquer sa technologie aux espaces publics.
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