Le Machine Learning pour identifier les terroristes par le signe V

Chaque époque possède des images iconiques. L’une des images les plus terrifiantes du 21e siècle est d’un homme dans le désert qui fait le signe V de la victoire tandis qu’il se tient debout à côté d’un corps décapité. Dans la plupart de ces images, le signeur du V est masqué.


Un algorithme de Machine Learning pour identifier les terroristes lorsqu'ils font le signe V

Cela a incité les militaires et les forces de l’ordre à identifier ces personnes par d’autres manières telles que l’identification vocale. Ce n’est pas toujours facile, mais on peut explorer d’autres pistes. Aujourd’hui, Ahmad Hassanat de l’université Mu’tah en Jordanie et quelques collègues estime qu’ils ont trouvé une nouvelle manière. Ils ont travaillé sur un algorithme de qui permet de distinguer des gens dans leur manière unique de faire le signe V. Cette manière unique se compose de l’angle entre les doigts qui est aussi caractéristique qu’une empreinte digitale.

L’idée d’utiliser la géométrie de la main comme une indicatrice biométrique n’est pas nouvelle. De nombreux anatomistes admettent que la forme des mains varie considérablement entre les individus permettant de les identifier si on fournit suffisamment de détails. Mais il est difficile de reconnaitre une personne uniquement par la forme de leurs mains. C’est un sacré défi et on n’a jamais utilisé la forme des mains comme une empreinte biométrique selon Hassanat.

L’équipe a commencé par demander à 50 hommes et femmes de différents âges de faire le signe V et on les a photographiés sur un fond noir avec un APN de téléphone de 8 mégapixels. Cela a produit une base de données de 500 images. La question importante est la quantité d’informations qu’on peut extraire de ces images pour aider à l’identification. Hassanat et ses collègues pointent le fait que de nombreuses images réelles sont en faible résolution imposant une limite sur les informations qu’on peut extraire.

Le Machine Learning pour identifier le signe V des terroristesDe ce fait, ils ont limité leur analyse en déterminant les extrémités des 2 doigts, le point le plus bas dans le creux entre les doigts et 2 points dans la paume de la main. Cela leur a permis d’analyser différentes formes de triangle entre ces points, leur taille relative et leur angle. Ils ont aussi utilisé une seconde méthode pour analyser la forme de la main en utilisant des mesures statistiques. En combinant ces 2 méthodes, ils ont créé 16 différentes caractéristiques qu’on peut utiliser dans l’identification. Ils ont ensuite utilisé deux tiers des images pour apprendre à un algorithme de machine learning de reconnaitre les différents signes V et ils ont utilisé le reste des images pour tester son efficacité.

Les résultats sont intéressants. Hassanat et ses collègues ont déclaré que la combinaison des techniques a permis d’identifier 90 % des personnes. Cette méthode possède un grand potentiel pour identifier des terroristes si on a uniquement leur signe V qui est visible. Il y a des limites à cette technique. La première est la taille réduite des données disponibles et Hassanat veut le déployer à grande échelle. La seconde est que les faux positifs n’ont pas été analysés en détail. Qu’est-ce qui se passe si le Machine Learning identifie des innocents comme des terroristes ?

Hassanat et ses collègues sont conscients de ce problème de logique floue. Et ils travaillent pour améliorer l’algorithme en incluant la largeur et la longueur des doigts par exemple. Bien sûr, on ne va pas déclencher une frappe de drone sur l’identification d’un signe V, mais cela permet de le compléter avec d’autres données pour identifier formellement un individu. Et cela prouve que les individus dangereux du 21e siècle mènent à la création de techniques biométriques assez innovantes.

Source : Arxiv

N'oubliez pas de voter pour cet article !
1 étoile2 étoiles3 étoiles4 étoiles5 étoiles (No Ratings Yet)
Loading...
mm

Jacqueline Charpentier

Ayant fait une formation en chimie, il est normal que je me sois retrouvée dans une entreprise d'emballage. Désormais, je publie sur des médias, des blogs et des magazines pour vulgariser l'actualité scientifique et celle de la santé.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *