Reconnaissance Faciale: Concepts Clés

True (A)

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

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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<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

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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

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

<p>BHMS (C)</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<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

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

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

<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

La reconnaissance faciale est une technologie utilisée pour identifier des individus à partir d'images ou de vidéos.

L'approche de supervision en reconnaissance faciale compare une image à une base de données de visages.

Les médias et les séries TV influencent souvent la perception des capacités de la reconnaissance faciale.

L'efficacité de la reconnaissance faciale pose problème, elle est souvent surestimée.

La reconnaissance faciale repose sur la comparaison d'images et peut être utilisée pour identifier des suspects, des victimes ou des témoins.

La physiognomonie est une ancienne pratique consistant à analyser le visage d'un individu pour en déduire son caractère.

Le daguerréotype était une technique photographique du XIXème siècle qui a permis de diffuser des portraits d'individus non identifiés.

L'exploitation de la reconnaissance faciale peut inclure la détermination de la source d'une trace, la liaison d'affaires, la reconstruction d'événements.

L'exploitation de la reconnaissance faciale permet de reconstruire des événements en utilisant des informations sur la source, les lieux et les personnes.

L'exploitation de la reconnaissance faciale peut révéler d'autres aspects tels que la structure temporelle des événements et l'activité productrice.

La reconnaissance faciale utilise des caractéristiques faciales uniques, telles que la forme du visage, la position des éléments (yeux, nez, bouche), la couleur des yeux, de la peau et des cheveux, ainsi que des détails comme les grains de beauté, les cicatrices et les taches de rousseur.

La reconnaissance faciale a deux approches principales: la vérification et l'identification.

La vérification de la source, ou '1 v 1', implique une comparaison d'une personne inconnue avec une référence connue.

La vérification de la source est utilisée dans des contextes tels que les contrôles d'identité aux frontières, le contrôle d'accès aux bâtiments, et le déverrouillage d'appareils électroniques.

L'identification, ou '1 v N', implique une comparaison d'une personne inconnue avec un ensemble d'images.

L'identification est utilisée pour détecter des individus dans des séries, retrouver des personnes disparues ou rechercher des doublons.

La reconnaissance faciale soulève des questions éthiques et de confidentialité importantes, car la technologie peut être utilisée pour surveiller et identifier les individus sans leur consentement.

L'augmentation du nombre d'images liées à des actes criminels ou déviants, provenant de témoins ou de caméras de surveillance, a créé un besoin accru d'analyse et d'identification des personnes dans les tribunaux.

Les systèmes d'identification faciale automatisés sont souvent utilisés pour filtrer un grand nombre d'images et proposer une liste de candidats potentiels à un opérateur.

Les caméras de surveillance, publiques ou privées, présentent souvent des images de mauvaise qualité en raison de leur emplacement élevé, des conditions de prise de vue difficiles et des techniques d'extraction des images.

Les images provenant de témoins, souvent prises à la hâte ou avec des appareils de faible qualité, ont souvent une qualité médiocre.

Les images de surveillance, souvent prises de haut, peuvent présenter des déformations géométriques, rendant l'identification difficile.

L'utilisation d'images extraites d'écrans, compressées ou obtenues à partir de copies d'écran entraîne souvent une perte de qualité, ce qui rend l'identification difficile.

L'augmentation des cas de délits et de la présence de caméras de surveillance signifie que la justice a besoin d'outils efficaces pour gérer le flux d'images.

Le traitement automatique des images est essentiel pour identifier des suspects potentiels parmi une grande quantité d'images, mais il ne remplace pas l'analyse humaine.

La reconnaissance faciale est une technologie qui identifie des individus en comparant des images de leurs visages à une base de données.

L'approche de supervision consiste à comparer une image inconnue à une base de données de visages connus.

La reconnaissance faciale peut être utilisée pour identifier des suspects, des victimes ou des témoins dans des enquêtes criminelles.

La reconnaissance faciale soulève des questions éthiques et de confidentialité car elle peut être utilisée pour surveiller les individus sans leur consentement.

La vérification de la source compare une image inconnue avec un visage connu, comme pour déverrouiller un téléphone.

L'identification compare une image inconnue avec une base de données de nombreux visages, comme pour retrouver une personne disparue.

Les images de visage peuvent être utilisées pour reconstruire des événements en définissant la source, la localisation et les personnes impliquées.

La reconnaissance faciale est une technologie en constante évolution avec des avancées et des défis.

L'approche de supervision compare une image à une base de données de visages existants. Elle est utilisée pour identifier un individu en comparant son image à une base déjà constituée.

L'efficacité de la reconnaissance faciale est souvent surestimée. Elle peut être influencée par des facteurs comme la qualité de l'image, la luminosité, l'angle de vue et la présence d'occlusions.

La reconnaissance faciale peut être utilisée dans la lutte contre le crime, comme pour identifier des suspects, des victimes ou des témoins. Elle peut notamment aider à retrouver des personnes disparues.

La physiognomonie était une pratique consistant à analyser le visage d'une personne pour en déduire son caractère et sa personnalité. Aujourd'hui, elle est considérée comme une pseudoscience.

Le daguerréotype était une technique photographique du XIXe siècle qui a permis la diffusion de portraits, même non identifiés.

La reconnaissance faciale peut être utilisée pour reconstituer des événements en utilisant des informations sur la source, les lieux et les personnes présentes.

La reconnaissance faciale est aussi utilisée pour identifier la source d'une trace, établir des liens entre des affaires criminelles, et même reconstruire des événements.

L'utilisation de la reconnaissance faciale soulève des questions éthiques, car elle peut être utilisée pour surveiller les citoyens sans leur consentement. Il est donc important de mettre en place des garde-fous pour garantir que cette technologie est utilisée de manière responsable.

L'avenir de la reconnaissance faciale est incertain. Les progrès technologiques pourraient la rendre encore plus puissante, mais il est important de réfléchir à son utilisation éthique et à sa régulation.

Les systèmes automatisés de reconnaissance faciale sont utilisés en complément des méthodes traditionnelles pour identifier les individus. Cependant, les limites des approches traditionnelles persistent.

L'efficacité des systèmes de reconnaissance faciale semi-automatisés dépend fortement de la qualité des images utilisées, telles que la résolution et l'angle de vue.

Seul un faible pourcentage des images récoltées dans les bases de données se révèlent de qualité suffisante pour être utilisées dans les systèmes de reconnaissance faciale.

Le deep learning est une technique d'apprentissage profond qui permet aux systèmes de reconnaissance faciale d'être entraînés sur des bases de données massives. Ces systèmes peuvent détecter et reconnaître des visages avec une certaine précision.

Bien que le deep learning soit prometteur, il existe des interrogations concernant les règles utilisées par les algorithmes pour prendre leurs décisions. Le fonctionnement interne des algorithmes reste opaque et difficile à comprendre.

Les performances des systèmes de reconnaissance faciale basés sur le deep learning sont fortement influencées par le set d'apprentissage. Ils peuvent être biaisés envers certaines ethnies, conduisant à des faux positifs et des faux négatifs.

Le recours à des systèmes de reconnaissance faciale dans les tribunaux soulève des questions éthiques et méthodologiques. L'explication claire de l'approche méthodologique utilisée est essentielle pour garantir la transparence et la justice.

L'utilisation de la reconnaissance faciale soulève des questions cruciales concernant la protection de la vie privée. Il est important de définir des bases légales claires pour réglementer l'utilisation de ces technologies.

L'impact de l'origine ethnique sur les performances des systèmes de reconnaissance faciale est un sujet de préoccupation. Il est important de garantir l'équité et la non-discrimination dans le développement et l'utilisation de ces technologies.

La multiplication des images en ligne rend la recherche de suspects utilisant la reconnaissance faciale plus complexe. Les internautes peuvent dissimuler ou modifier leur apparence pour échapper à l'identification.

L'analyse proactive de vidéos en direct (Live face recognition) permet d'identifier des personnes d'intérêt ou à risque dans des espaces publics. Cette pratique soulève des questions de respect de la vie privée et de consentement.

Le consentement à la collecte de données dans les espaces publics est une question importante. L'information via des affiches ne constitue pas nécessairement un consentement éclairé, car les individus n'ont pas d'alternative.

Les systèmes d'analyse proactive ont un risque de générer de faux positifs. La gestion de ces erreurs est un défi important pour garantir l'efficacité et l'équité.

Il est important de réglementer la mise en œuvre des systèmes de reconnaissance faciale semi-automatisés et de fournir des informations précises pour que la population comprenne comment les utiliser.