Des chercheurs de l’université de Géorgie (UGA) ont mis au point une nouvelle méthode de reconnaissance faciale qui est censée identifier les utilisateurs à partir de la forme de leurs oreilles. D’une précision qui peut aller jusqu’à 99 %, cette nouvelle technique ne nécessite désormais plus que le visage d’une personne soit entièrement visible pour pouvoir l’identifier. Il s’agit donc d’une alternative intéressante aux technologies d’authentification qui exploitent actuellement le visage, l’iris ou les empreintes digitales. La recherche a été menée au sein du laboratoire d’imagerie multispectrale (MILAB) du centre d’ingénierie Driftmier de l’UGA, par Thirimachos Bourlai, professeur agrégé au College of Engineering et directeur-fondateur du laboratoire. « ;Il existe de nombreuses façons uniques de reconnaître les personnes en utilisant d’autres modalités traditionnelles, comme le visage, les empreintes digitales et l’iris. La reconnaissance de l’oreille n’est qu’une autre modalité passionnante dont nous devons commencer à parler davantage en raison de ses avantages, malgré les défis compréhensibles de l’autocapture d’une image de l’oreille ;», affirme Bourlai dans une publication marketing de l’université.
L’idée du concept viendrait du fait que, tout comme les empreintes digitales, les oreilles constituent une caractéristique unique de chaque individu. Cette particularité est vérifiée même chez les vrais jumeaux car malgré leurs similitudes physiques évidentes, ces derniers présentent des différences au niveau des oreilles, affirment les chercheurs du MILAB. Par ailleurs, contrairement au visage qui peut changer au cours des années, le vieillissement des oreilles est moins perceptible, à l’exception du phénomène d’affaissement du lobe de l’oreille lorsque l’individu prend de l’âge.
Les chercheurs de l’UGA affirment également que la biométrie de l’oreille présente de nombreux avantages en comparaison des technologies d’authentification classiques. En effet, selon eux, la reconnaissance de l’oreille est une approche passive, non intrusive et sans contact. Elle ne nécessite donc aucune action de la part de l’utilisateur comme c’est le cas habituellement de la vérification faciale où les expressions du visage représentent un facteur à prendre explicitement en compte.
La technologie de reconnaissance de l’oreille fonctionne à peu près de la même manière que la reconnaissance du visage ou des empreintes digitales, utilisée sur les smartphones ; elle ne nécessite donc pas de réinventer la roue, affirme le directeur du MILAB. Plus concrètement, lors de la configuration de l’appareil, « ;le téléphone capture plusieurs échantillons de l’identité d’une personne, et les images sont temporairement enregistrées dans votre appareil [...] tout comme vous devez utiliser une empreinte digitale vivante pour déverrouiller votre téléphone et la comparer à votre empreinte enregistrée, vous devrez utiliser l’oreille vivante pour le déverrouiller ;», a-t-il déclaré.
Le logiciel de reconnaissance de l’oreille conçu par l’équipe de Bourlai a été testé et validé sur deux ensembles de données comportant un large éventail de poses d’oreilles. Pour le premier ensemble de données, les chercheurs de l’UGA ont réussi à améliorer la performance de leur outil de 58,72 % à 97,25 % par rapport à un logiciel de reconnaissance antérieur. Sur le second ensemble de données, ces performances sont passées de 45,8 % à 75,11 % par rapport à l’approche de référence.
Pour s’assurer de la robustesse de leur outil, l’équipe du MILAB a également évalué plusieurs modèles d’apprentissage profond en utilisant des images d’oreilles caractérisées par différents facteurs de bruit. En l’occurrence, leur logiciel a été testé sur des échantillons d’images qui comportent des variations de contraste, de luminosité et de flou.
Au terme de ses différentes expérimentations, l’équipe en charge du nouveau système d’authentification a alors indiqué que l’identification des personnes avec leur outil pouvait atteindre une précision de 99 % mais que cela variait en fonction des ensembles de données considérés et du modèle d’apprentissage retenu pour les tests. Concernant ce dernier point, la performance maximale a été atteinte avec un modèle qui exploite les réseaux de neurones convolutifs DenseNet.
L’équipe du professeur Bourlai envisage par ailleurs d’améliorer son algorithme de reconnaissance de l’oreille pour fonctionner efficacement avec les caméras à imageries thermiques qui, notons-le, font partie des domaines de spécialité du MILAB en plus de l’utilisation des capteurs d’imagerie multispectrale. Les chercheurs de l’UGA prévoient également l’évolution de leur logiciel pour la prise en compte des conditions de faible luminosité qui peuvent entraver la capture d’une image claire.
Plusieurs cas d’utilisations peuvent alors être envisagés pour l’identification des individus à partir de la reconnaissance de l’oreille, affirme le professeur Bourlai. Cette technologie est capable d’améliorer les systèmes de sécurité existants tels que les caméras de surveillance dans les aéroports. Mais elle peut également s’avérer d’une utilité très pratique lorsque la reconnaissance faciale n’est pas possible ou lorsque le visage de l’individu est partiellement recouvert par un masque.
Outre les chercheurs de l’université de Géorgie, plusieurs géants de l’industrie du numérique ont aussi manifesté leur intérêt vis-à-vis de la technologie de reconnaissance de l’oreille. C’est notamment le cas d’Apple qui a déposé, au cours de cette année, un brevet auprès de l’US Patent and Trademark Office suggérant l’utilisation des AirPods pour l’identification d’une personne à partir de la forme de son canal auditif. En 2015, Amazon avait également breveté sa propre technologie de reconnaissance qui scanne l’oreille d’un utilisateur pour déverrouiller l’appareil lorsqu’il répond à un appel.
Source : Nouvelle recherche de l'Université de Géorgie
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