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Insight reconnaît vos amis, même de dos

Mettre un nom sur un visage, ce n’est pas toujours facile. Encore moins sur une silhouette vue de dos. Anticipant sur le jour où nous porterons tous des Google Glass, des chercheurs américains proposent de nous aider à retrouver une personne dans une foule la personne.
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Insight reconnaît vos amis, même de dos
Insight reconnaît vos amis, même de dos © DR.

La communication très organisée sur les futures Google Glasses - des lunettes connectées munies d’un écran et d’une caméra, qui affichent des informations instantanées sur notre environnement - stimule déjà le développement d’applications. Des chercheurs de la Duke University, eux, ont voulu voir si ce type d’instrument pouvait répondre à des besoins quotidiens et très pragmatiques. Vous êtes sur une place où la foule se presse, une bonne moitié des gens vous tourne le dos et vous vous demandez si vous allez pouvoir retrouver la personne avec laquelle vous avez rendez-vous?? Pas de problème?: vous jetez un coup d’œil sur le micro-écran de vos lunettes, et bientôt une flèche apparaît au-dessus de la silhouette identifiée. Cela semble magique, mais ça pourrait marcher, estiment les chercheurs qui présentaient leurs résultats récemment au congrès ACM HotMobile 2013.

Leur idée?: que chacun utilise son téléphone pour se photographier et en tirer une " empreinte visuelle " caractéristique (à partir de ses vêtements, couleurs et motifs), envoyé à qui de droit, par le réseau ou via une liaison Bluetooth, si l’on communique à proximité. Quand vous êtes sur la place, le smartphone dans la poche et les lunettes sur le nez, la caméra prend une image de la scène. Un algorithme s’efforce de coupler les silhouettes observées avec l’empreinte visuelle envoyée par la personne que vous cherchez. Quand il juge que le couplage est fort, il place une flèche sur la personne reconnue.

Des tests, sur un groupe d’une quinzaine de personnes, ont été réalisés avec des smartphones Android et des lunettes PivotHead équipées d’une caméra. Les résultats sont très bons (96?%) quand les gens sont de face, mais chutent rapidement quand ils sont de dos… Mais si l’on enrichit l’empreinte visuelle avec plusieurs vues, le taux de réussite remonte à 96?%, affirment les chercheurs.

Pour construire l’empreinte visuelle d’une personne, le système utilise les couleurs des vêtements et leur répartition, ainsi que des motifs repérables. Pour lever l’ambiguïté, il est aussi possible d’exploiter des caractéristiques de mouvement, à partir d’une courte prise de vue vidéo.

Les chercheurs ne manquent pas de souligner les défis soulevés par cette première expérimentation?: les confusions entre personnes portant des vêtements similaires, les recouvrements visuels entre les utilisateurs présents dans la scène, etc. Et comme toujours pour ce nouveau type d’outils, ce sont aussi les scénarios d’usage, du plus improvisé?–?la revente de billets à l’entrée d’un spectacle - jusqu’au plus organisé - des badges virtuels dans un congrès-, qui sont à inventer.

Thierry Lucas

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