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3 janvier 2014

Algo détection de Visage

detection visage

Capture d’écran de l’APN de mon smartphone  Galaxy S2, trompé par le dessin sur ce ballon il détecte un visage.

Quasiment tous les APN et les smartphones disposent d’une fonction qui permet de détecter les visages au moment de prendre la photo. Le plus souvent cette fonctionnalité est activée lorsqu’on sélectionne le mode portrait dans les « Scenes » (modes préconfigurés) disponibles.

La détection de visage est un bon moyen de sensibiliser les élèves à la présence d’algorithmes tout autour de nous mais aussi de déclencher la réflexion autour du thème de la vie privée et des données personnelles. Cela faisait longtemps que je voulais aborder ce sujet notamment depuis que j’avais été scotché par les prouesses dans la détection et la reconnaissances de visages du logiciel Picasa 3 en 2008. À cette époque les réseaux sociaux tels que Facebook permettaient déjà de tagger (identifier des personnes) mais cela restait manuel, aujourd’hui tous ont intégré et automatisé cette fonctionnalité.

Pas d’ISN vive MPS !

Je travaille donc sur une activité permettant de comprendre le fonctionnement de cet algorithme à destination d’élèves de seconde dans le cadre d’un MPS police scientique, version Forensic pour moi (et oui malheureusement cette année je n’ai pas en charge le cours d’ISN). Évidemment on ne peut pas entrer dans les détails d’algorithmes complexes de traitement d’images, de recherches de contour ou autres, ce qui pourrait être fait dans le cadre d’un projet Terminales S ISN. Pour cela je vous conseille de farfouiller du côté de la bibliothèque Python-Opencv ( cf articles LinuxMag dec 2013) et l’algorihtme Viola-Jones.  Par contre il faut bien veiller à bien faire la distinction entre la détection de visages et la reconnaissance de visage qui ne relèvent pas du même principe.

Démarche Scientifique, Reverse engineering, même combat ?

Il s’agirait d’une activité ludique et très simple à mettre en place pour illustrer le mécanisme des algorithmes de détection de visages. On va utiliser la démarche scientifique : poser le problème –> Emettre des conjectures –> mettre en place des expériences –> en étudier les résultats –> essayer d’en tirer des conclusions.

Revoilà le BYOD

Pour ce faire, je vais encore solliciter le matériel que les élèves ont dans la poche, le smartphone ! Plus exactement je vais leur demander d’apporter leur propre matériel (Bring Your Own Device) que ce soit appareils photo numérique ou smartphones. Cela ne va pas sans poser de problème et un prof averti en vaut deux  :

  • matériels pluriels et inconnus,
  • inégalités entre  les élèves,
  • possibilité de distraction des élèves,
  • autorisation d’utiliser son portable en classe à des fins pédagogiques,
  • éventuelle réprobation de ses pairs,
  • etc.   
For NYU ITP Thesis Presentation (2010) Hair: Pia Vivas Model: Jen Jaffe

For NYU ITP Thesis Presentation (2010)
Hair: Pia Vivas
Model: Jen Jaffe

Les expériences possibles

Vous aurez besoin de matériel de haute technologie :

  • des ballons de baudruches (qui causeront à mon avis plus de distraction que les portables, tout ceux qui ont des enfants savent de quoi je parle)
  • de feutres à tableau blanc  
  • de smartphones ou d’APN ou d’ordinateur munis d’une Webcam et d’un logiciel.

Le principe est de tromper le logiciel de reconnaissance de visage

  • avec des ballons de baudruches maquillés pour tenter de déterminer les marqueurs minimums dont a besoin l’algorithme pour affirmer qu’il s’agit d’un visage ou pas. Par la suite on effectue les recherches documentaires nécessaires pour approfondir le sujet.
    On peut aussi envisager de maquiller un cobaye pour qu’il deviennent invisible au détecteur de visage (Initiative CVDazzle.com)  …
  • et pourquoi pas poster cette photo sur facebook ? 
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Facebook utilise le même algo de détection qui donne un faux-postif et me voici taggé en tant que ballon !