Reconnaissance Faciale: Concepts Clés
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Questions and Answers

Quelle approche concerne la vérification de la source par comparaison d'une personne inconnue avec une personne connue?

  • Reconnaissance faciale par contexte
  • Identification (1 v N)
  • Vérification de la source (1 v 1) (correct)
  • Détection de séries

    • Les grains de beauté et les cicatrices peuvent être utilisés comme éléments constitutifs pour la reconnaissance faciale.

    True

    Quels sont les éléments constitutifs du visage mentionnés?

    La forme générale, la couleur des yeux, de la peau, des cheveux, les grains de beauté, les cicatrices et les taches de rousseur.

    L'approche de _______ consiste en la comparaison d'une personne inconnue avec un ensemble d'images.

    <p>l'identification (1 v N)</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de l'approche #2?

    <p>Detection de séries et infos sur personne recherchée</p> Signup and view all the answers

    La reconnaissance faciale ne peut être utilisée que pour des contrôles d'identité à la frontière.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Associez les éléments du visage à leur description :

    <p>Grains de beauté = Caractéristique unique du visage Couleur des yeux = Indicateur de l'apparence Cicatrices = Marque d'identification Taches de rousseur = Caractéristique esthétique</p> Signup and view all the answers

    Les éléments comme la forme générale du visage et la _______ sont essentiels pour la reconnaissance faciale.

    <p>position et proportion des éléments constitutifs</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est utilisée pour la comparaison d'images dans les systèmes semi-automatisés ?

    <p>Méthodes traditionnelles</p> Signup and view all the answers

    Les performances des systèmes d'apprentissage profond sont homogènes pour toutes les ethnies.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel pourcentage d'images collectées est considéré comme de qualité suffisante ?

    <p>3.2%</p> Signup and view all the answers

    L'approche _________ permet d'analyser proactivement des enregistrements en direct.

    <p>Live face recognition</p> Signup and view all the answers

    Associez les technologies avec leur description :

    <p>Deep learning = Détection de visages à partir de bases de données larges Analyse proactive = Surveillance en temps réel dans des lieux publics Systèmes semi-automatisés = Combinent méthodologies traditionnelles et automatisées Méthodes traditionnelles = Comparaison manuelle d'images</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les possibilités offertes par l'approche semi-automatisée ?

    <p>Combinaison d'images sélectionnées et méthodes traditionnelles</p> Signup and view all the answers

    Les algorithmes de deep learning sont entièrement transparents et expliquent leurs décisions.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la conséquence de l’augmentation du nombre d’images liées à des actes délinquants ?

    <p>Baisse de la qualité des preuves</p> Signup and view all the answers

    Les images de caméras de surveillance sont toujours de haute qualité.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle des systèmes automatisés dans l'identification des suspects ?

    <p>Tri des candidats prometteurs.</p> Signup and view all the answers

    Les caméras placées en hauteur peuvent causer une déformation __________.

    <p>géométrique</p> Signup and view all the answers

    Associez les types d'images avec leur qualité :

    <p>Images de caméras de surveillance = Qualité moyenne à mauvaise Témoignages volontaires = Qualité variable Screeshots extractions = Perte de qualité possible Images contrôlées = Haute qualité</p> Signup and view all the answers

    Quel est le besoin accru des tribunaux selon le contenu ?

    <p>Disponibilité d’éléments de preuve</p> Signup and view all the answers

    Les témoins apportent toujours une qualité d'image excellente.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quels facteurs peuvent affecter la qualité des images extraites ?

    <p>Conditions de capture, compression des images.</p> Signup and view all the answers

    Quel pourcentage de cartes frauduleuses a été accepté lors de l'étude de Kemp en 1997?

    <blockquote> <p>50%</p> </blockquote> Signup and view all the answers

    La physiognomonie est une méthode moderne utilisée pour déterminer le caractère d'un individu.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Qui est le fondateur de la théorie de la physiognomonie?

    <p>Cesare Lombroso</p> Signup and view all the answers

    L'outil numérique utilisé pour la reconnaissance faciale par Apple s'appelle _____ .

    <p>Face ID</p> Signup and view all the answers

    Associez les études aux résultats correspondants :

    <p>Kemp (1997) = &gt;50% de cartes frauduleuses acceptées White (2014) = 14% taux d'erreur dans le contrôle des passeports Burton (1999) = Pas de capacité supérieure à la moyenne</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect n'est pas lié à l'exploitation des données faciales?

    <p>Déterminer les traits physiques d'une personne</p> Signup and view all the answers

    Les outils numériques grand public pour la reconnaissance faciale sont toujours efficaces à 100%.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Comment s'appelle la technique utilisée pour la diffusion de portraits d'individus non identifiés au XIXème siècle?

    <p>Daguerréotype</p> Signup and view all the answers

    _____ est une méthode qui suit l'image d'une personne dans une séquence vidéo dans le cadre d'une enquête.

    <p>Supervision</p> Signup and view all the answers

    Quel pourcentage d'erreur était constaté dans l'étude de White en 2014?

    <p>14%</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'éditeur de l'ouvrage qui parle de l'évolution des techniques de reconnaissance des visages?

    <p>BHMS</p> Signup and view all the answers

    La reconnaissance faciale a été exclusivement développée au 21ème siècle.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les enjeux majeurs de la reconnaissance faciale en sciences criminelles?

    <p>Vie privée et discrimination.</p> Signup and view all the answers

    Le DOI de l'article de Jacquet et Grossrieder est _____

    <p>10.7202/1076696ar</p> Signup and view all the answers

    Associez les auteurs aux œuvres qu'ils ont écrites:

    <p>Dessimoz = Évolution des techniques de reconnaissance des visages Jacquet = Enjeux et perspectives de la reconnaissance faciale</p> Signup and view all the answers

    Quelle image est utilisée pour le contexte de la reconnaissance faciale?

    <p>Image de Dzhokhar Tsarnaev</p> Signup and view all the answers

    Les techniques de reconnaissance faciale n'ont pas connu d'évolution significative dans le temps.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Nommez un critère éthique lié à l'utilisation de la reconnaissance faciale.

    <p>Consentement.</p> Signup and view all the answers

    Le système de reconnaissance faciale est souvent critiqué pour son _____.

    <p>biais</p> Signup and view all the answers

    Quel siècle est le premier mentionné concernant l'évolution des techniques de reconnaissance faciale?

    <p>19ème siècle</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la principale utilisation de la reconnaissance faciale dans les sciences criminelles ?

    <p>Identification des suspects</p> Signup and view all the answers

    La reconnaissance faciale ne peut pas être utilisée pour la sécurité publique.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal défi lié à la reconnaissance faciale ?

    <p>La protection de la vie privée</p> Signup and view all the answers

    La reconnaissance faciale est souvent associée à la ______ publique.

    <p>sécurité</p> Signup and view all the answers

    Associez les types d'utilisation de la reconnaissance faciale avec leurs exemples :

    <p>Identité criminelle = Détection de fraudes Contrôle d'accès = Systèmes de sécurité dans les aéroports Marketing ciblé = Publicité personnalisée Lutte contre le terrorisme = Surveillance des lieux publics</p> Signup and view all the answers

    Quelle technologie est souvent intégrée avec la reconnaissance faciale ?

    <p>Scanner d'iris</p> Signup and view all the answers

    La reconnaissance faciale est infaillible et ne commet jamais d'erreurs.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les impacts sociaux potentiels de la reconnaissance faciale ?

    <p>Surveillance excessive, atteinte à la vie privée</p> Signup and view all the answers

    Le principe de la reconnaissance faciale repose sur l'analyse des ______.

    <p>caractéristiques faciales</p> Signup and view all the answers

    Associez les termes liés à la reconnaissance faciale avec leur définition :

    <p>Algorithme = Méthode de calcul automatisée Biais = Erreur systématique dans les données Vie privée = Droit à la protection des données personnelles Surveillance = Observation continue des personnes</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Science médico-légale générale : Typologie des traces

    • Le cours porte sur la typologie des traces, plus précisément sur les traces et les individus, avec un focus sur le visage.
    • La reconnaissance faciale est une thématique d'étude.
    • Les éléments constitutifs du visage sont étudiés, tels que la forme générale du visage, la position et la proportion des éléments constitutifs, la couleur des yeux, de la peau et des cheveux, les grains de beauté, les cicatrices, les taches de rousseur, etc.
    • Des exemples d'images et de sujets de reconnaissance faciale sont présentés.
    • Les approches pour la vérification de la source sont mentionnées, avec une approche de comparaison (personne inconnue vs référence connue), l'expertise forensique et le contrôle d'identité, et le contrôle d'accès (société, aéroport) et le déverrouillage d'appareils (ordinateurs, téléphones).
    • L'approche d'identification est présentée, avec une comparaison (personne inconnue vs ensemble d'images).
    • La détection de séries, l'obtention d'informations sur la personne recherchée, et la recherche de doublons (ex: base de données permis de conduire) sont évoqués.
    • La tâche automatisée est mentionnée en comparaison avec la taille des banques de données, et la proposition d'une série de candidats classés par degré de similitude est évoquée.
    • Une approche de supervision est décrite, impliquant le suivi de l'image d'une personne dans une séquence vidéo, dans un contexte d'enquête policière (ex: lieux d'intérêt, activité).
    • La perception idéalisée des citoyens par les médias et les séries télé ainsi que l'efficacité perçue des outils numériques grand public (Face ID/iPhoto) sont discutées.
    • Les études scientifiques remettent en question la fiabilité de la reconnaissance faciale, comme le montrent les résultats d'études (Kemp 1997, White 2014 et Burton 1999).
    • La reconnaissance faciale ne permet pas une identification fiable, selon les résultats d'études scientifiques.
    • Des techniques d'exploitation des traces faciales sont détaillées, comprenant la détermination de la source des traces, les liens entre affaires, l'identification de la source d'une trace, la reconstruction d'événements, des relations entre personnes et objets et la désignation des lieux d'intérêt.
    • Un historique de la reconnaissance faciale est donné, mentionnant la physiognomonie, le daguerréotype, le bertillonnage et la systématisation de la photographie (face, profil).
    • Les approches traditionnelles de comparaison des visages (holistique et anthropométrique) sont décrites, en soulignant leurs performances faibles/variables, la subjectivité diminuée ou la variation entre experts, et les impacts des conditions de prise de vue (éclairage, angle de vue).
    • L'analyse morphologique par utilisation de descripteurs adjectivaux pour décrire les visages (ex: forme du visage, ligne d'implantation des cheveux) est expliquée, ainsi que ses limites (subjectivité, variation, conditions de prise de vue).
    • L'analyse (photo-)anthropométrique (mesure des proportions entre des points spécifiques sur le visage comme le point central de la ligne d'implantation des cheveux, le front, la racine du nez, les commissures des lèvres, etc) est décrite avec ses avantages (subjectivité diminuée) et limites (impact des conditions de prises de vue, corrélation, seuils...).
    • L'analyse par superposition d'images faciales est évoquée pour mettre en évidence des similarités ou des discordances morphologiques.
    • Les limites des approches traditionnelles sont discutées, incluant l'influence des conditions de prise de vue, de la subjectivité de l'expert, de l'absence de méthodes standardisées, de l'interprétation des résultats, et de la présentation comme preuve au tribunal.
    • Le recours aux systèmes "automatisés" en reconnaissance faciale est présenté comme indispensable en tant qu'outil de tri, permettant l'identification de potentiels candidats à un opérateur qui procède ensuite à l'analyse.
    • L'efficacité de l'approche semi-automatisée de reconnaissance faciale est discutée et est fortement corrélée à la qualité des images (résolution, angle de vue...).
    • Les limites des taux de réussite (ex: CH romande, 2009-2013: 3,2% des images collectées) sont précisées.
    • La technologie émergente du deep learning, utilisée pour détecter et reconnaître des visages dans de grandes bases de données (BDD), est présentée, ainsi que ses performances, ses limites (aucune information sur les règles, performances dépendant du set d'apprentissage, et performances dégradées pour certaines ethnies) et ses faiblesses dans le cadre d'un procès ou d'une enquête.
    • Les débats de société et les dérives potentielles de la reconnaissance faciale sont abordées, comme la reconnaissance faciale utilisée en justice et les bases légales et la protection de la vie privée (consentement, stockage des données, informations...).
    • Une analyse proactive de reconnaissance faciale en temps réel (Live face recognition) est définie comme un outil pour repérer des personnes d'intérêt ou des personnes à risque dans un lieu public (ex: stade).

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    Description

    Ce quiz teste vos connaissances sur les principes de la reconnaissance faciale. Vous explorerez des concepts tels que la comparaison d'identité et les éléments constitutifs du visage. Préparez-vous à répondre sur les approches utilisées dans cette technologie fascinante.

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