Créer Un Logiciel De Reconnaissance Facial

Sat, 01 Jun 2024 00:20:33 +0000
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Et particulièrement pour brouiller les dispositifs de reconnaissance faciale, prochaine étape de la surveillance généralisée, déjà employée en Chine pour « humilier » les piétons. Grigory Bakunov porte son maquillage spécial. Crédits: G. Bakunov. « La reconnaissance faciale est utilisée par un certain nombre de personnes qui ont des objectifs variés, et c'est compliqué de se déplacer dans Moscou en évitant les caméras », a-t-il précisé sur, la plateforme de publication de Telegram. Maquillage contre logiciel Il a donc développé un algorithme permettant de créer un maquillage spécial pour tromper les logiciels de reconnaissance faciale: « Le service propose des maquillages futuristes pour tromper les caméras intelligentes avec juste quelques lignes sur le visage ». Si il reste, sans doute à dessein, vague sur la façon dont son algorithme fonctionne, le Russe n'est pas seul à se pencher sur les façons de se dissimuler au regard analytique des caméras. Il y a quelques mois, le Guardian présentait le travail de l'artiste berlinois Adam Harvey, qui avait pensé à un dispositif de maquillage similaire baptisé CV Dazzle, avant de se mettre à travailler sur des vêtements dont les motifs brouillent la détection.

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Le chargement des images des personnes que nous voulons reconnaître ou détecter, chacune des images est nommée par le nom de la personne. La récupération des données liées à la reconnaissance faciale auprès des images chargées. Le lancement d'un traitement en boucle ayant comme mission: 1. La capture d'une image auprès du flux du périphérique. 2. La détection des visages existants dans l'image. 3. La récupération des données liées aux caractéristiques faciales. 4. La construction des rectangles colorés autours de chaque visage détecté. 5. La comparaison des visages détectés et ceux qu'on cherche afin de trouver un matching. 6. Après détection d'un matching, le nom de la personne est affiché sous le rectangle coloré associé au visage détectée. 7. L'affichage de l'image reproduite en affichage pour l'utilisateur. Exécution du Script et Test Nous allons maintenant faire un petit test sur une photo des joueurs du Manchester United Football Club. Résultat obtenu après l'exécution du script: Code Source Nous avons vu dans ce guide comment créer un script de détection faciale en temps réel.

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Campagne 360, social media, vidéos virales… Découvrez The Pill 💊: l'agence créative de Creapills qui accompagne les marques dans leur stratégie de communication & marketing. Cliquez ici Vous est-il déjà arrivé de vous sentir observé? D'après le dernier comptage effectué par la CNIL en 2012, 935 000 caméras de surveillance sont installées sur le territoire français. Qu'elles soient aux guichets des banques, dans les parkings, les couloirs de métro et même sur les lieux de travail, entre celles des commerces et des espaces privés, cela fait un paquet! En 2014, un rapport évoquait près de 50 000 caméras installées par le gouvernement et les collectivités. En Russie, Grigory Bakunov, un employé de l'entreprise technologique Yandex, ne voulait plus être repéré par ces caméras qui l'observaient toute la journée. Il a donc élaboré un algorithme permettant de créer un maquillage spécifique qui trompe les logiciels de reconnaissance faciale. Cette volonté de pouvoir reconnaître n'importe qui est une étape mise en place par le gouvernement avant la probable surveillance généralisée de la population russe, comme c'est déjà le cas dans plusieurs villes chinoises où les caméras identifient les piétons qui traversent au feu rouge.

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Les mois à venir annoncent de nombreux changements. Nous ne pouvons évidemment pas prétendre prévoir l'avenir de la reconnaissance faciale et savoir quels seront les enjeux majeurs qui émergeront tout au long de cette nouvelle année. Nous apprécions également toutes les suggestions pour l'améliorer. Turn on more accessible mode. itsfusexotteopu

Google Picasa 3. 5 est la première version du logiciel Picasa pour fonction de reconnaissance faciale et le tri. C'est aussi l'un des programmes les plus faciles à utiliser sur les trois que nous avons testés. Picasa commence à scanner des photos dès que vous le lancez pour la première fois, ainsi que tout le temps de nouvelles photos sont ajoutées. Pour nous, il a fallu 14 minutes une fois qu'il a commencé la numérisation et moment où elle a terminé. Une fois que c'est fait, il vous présente un éventail de visages qui peut être déterminé par son nom. Ces noms sont créés à la volée, ou si vous êtes connecté à votre compte Google - Google extraite de votre Carnet d'adresses.. Picasa propose des suggestions de visages qu'il estime d'être cette personne, ainsi que des notifications sur le moment où il trouve de nouvelles correspondances (marqués comme les points d'interrogation orange sur la gauche). Picasa offre l'une des workflows meilleurs dans ces 3 logiciels. Une fois que vous avez identifié quelques photos que la même personne, il commence à offrir des suggestions d'autres photos dès qu'ils sont apparus.