Les débats en cours
La robustesse. C’est la qualité qui caractérise la résistance à la falsification ou à l’imposture. Cette question préoccupe naturellement beaucoup les industriels. Ainsi, certains procédés de reconnaissance digitale vérifient-ils le caractère
vivant (par la circulation du sang et la chaleur qu’elle dégage) du doigt qui est présenté.
Enfin, la dernière qualité est celle de l’interfaçabilité du système avec
d’autres systèmes informatiques.
B. Un cas particulier : l’essor de la technologie
de la reconnaissance des visages
1 — UNE COURTE HISTOIRE PLEINE DE PROMESSES...
La plupart des articles scientifiques s’accordent à faire remonter à 1973 la
première publication scientifique traitant du thème de la reconnaissance du visage,
avec l’article du japonais T. Kanade « Picture processing by computer complex and
recognition of human faces ». Mais le nombre de publications scientifiques traitant
de ce sujet ne commence vraiment à décoller qu’à partir de la fin des années 80.
1991 fut un tournant en matière de recherche théorique, avec la publication
de l’article intitulé « eigenfaces for recognition » de Pentland et Turk, du MIT (Massachusetts Institute of Technology). L’article décrivait un algorithme révolutionnaire, les
« eigenfaces », qui eut pour mérite de faire sortir le thème de la reconnaissance du
visage du cadre « académique » dans lequel il était resté cantonné jusqu’alors et de
permettre de passer à un stade plus « opérationnel ». Pentland et Turk, grâce aux
moyens du MIT, pouvaient, en outre, étayer leurs affirmations sur des données expérimentales réelles et significatives.
Le passage vers des produits commerciaux reçut une impulsion décisive à
partir des années 1994-1996 grâce à la mise en œuvre du programme FERET (Face
Recognition Technology), organisé par le ministère de la Défense américaine
(Department of Defense, DoD). Le nom du service de ce ministère chargé de piloter le
projet (« counterdrug ») en dit long sur les objectifs assignés à ce programme :
« développer des capacités de reconnaissance automatique pour aider au travail
des personnels des services de sécurité, d’espionnage... ».
À l’issue de ces tests d’évaluation de 1996, l’ensemble des acteurs du
monde de la reconnaissance de visage, laboratoires de recherche mais aussi industriels, disposaient d’une base d’images de référence. Jusque-là en effet, en dehors de
la base de données du MIT, chaque laboratoire disposait de sa propre base d’images comprenant tout au plus cinquante individus. La base de données FERET contient
14 126 images pour un total de 1 199 individus. Un individu peut avoir été photographié plusieurs fois, le même jour ou à un intervalle d’un à deux ans, élément précieux pour évaluer l’influence sur les algorithmes de reconnaissance de visage du
changement dans l’apparence des individus dû à l’âge, à la coiffure, à l’éclairage, à
la posture etc.
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CNIL 22 rapport d'activité 2001
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