L'unité de recherche et développement de la Direction de la sécurité intérieure, des sciences et de la technologie du département de la sécurité intérieure a organisé un rassemblement technologique composé d'experts techniques et de bénévoles pour trouver un algorithme de reconnaissance faciale capable d'identifier les personnes portant des masques avec la plus grande précision possible.
L'événement a duré 10 jours. 582 volontaires ont été testés par les 60 différents systèmes de reconnaissance faciale. Les principaux systèmes d'acquisition étaient Stone, Vly, West, Dans, Besek et Pine, qui étaient un mélange de six systèmes de collecte d'images différents, associés à dix algorithmes de correspondance différents qui ont été évalués en fonction de leur capacité de capture de visage et de leur fiabilité. d'identifier un visage avec une grande précision.
Les différents systèmes de reconnaissance faciale AI ont donné des résultats différents. La précision moyenne de la reconnaissance des individus non masqués était de 93% et la même chose pour les individus masqués était de 77% en moyenne. La technologie la plus performante était Dans, qui a pu identifier les personnes masquées 96% du temps et la pire technologie l'a fait pendant 4% du temps seulement. Les résultats étaient basés sur l'efficacité, la satisfaction, FaceFtAR (Failure To Acquire Rate) et FacemTIR (True Identification Rate)
L'efficacité est définie ici comme le temps moyen nécessaire aux volontaires du test pour effectuer une transaction avec chaque système. En termes d'efficacité, West et Dans étaient les meilleurs car ils ne prenaient que 4 secondes de temps de transaction. La satisfaction est définie ici comme la proportion de volontaires testés qui ont fourni des réponses positives. West, Dans et Besek ont donné les résultats les plus satisfaisants avec un nombre de 95%.
Le taux d'échec d'acquisition (FtAR) est défini ici comme la proportion de transactions qui n'ont pas réussi à capturer une image ou qui n'ont pas réussi à capturer une image qui pourrait être modélisée par l'algorithme de correspondance MdTF. Le taux d' identification vrai MdTF (mTIR) est défini ici comme la proportion de transactions où l'image biométrique soumise correspondait au bon volontaire de test ou n'était pas identifiée si le sujet de la sonde n'était pas dans la galerie. Dans les deux résultats, Vly était au sommet. Son FtAR était de 1,7% en 20 secondes et le mTIR de 97,8% en 20 secondes.
Le rapport complet de l'événement n'est pas encore confirmé annoncé. Vous pouvez consulter le rapport complet au MDTF qui est attendu dans les semaines à venir.