Grâce au machine learning, la démarche d’une personne peut désormais aider à identifier son sexe.
L’identification du sexe d’une personne par la vision par ordinateur peut rencontrer plusieurs obstacles. Mais l’analyse visage et de la silhouette ne suffisent pas, notamment à cause des masques ou les styles vestimentaires sont des facteurs . Mais des scientifiques ont développé un nouveau système d’IA basé sur sa façon de marcher.
Des chercheurs de l’Université Politehnica de Bucarest ont publié un article intitulé From Face to Gait : Weakly-Supervised Learning of Gender Information from Walking Patterns. Il rapporte les travaux qui portent sur un système de machine learning capable d’identifier le sexe d’une personne à partir de sa démarche.
L’utilisation de la vision par ordinateur pour identifier des personnes fait face à différents défis. D’un côté, l’analyse faciale peut s’avérer difficile si une partie du visage est obscurcie ou cachée par un masque. D’autre part, ce n’est pas non plus évident de se fier à la silhouette étant donné qu’elle peut être dissimulée par les vêtements. Cela nécessite donc une approche différente pour distinguer avec plus d’efficacité les hommes des femmes.
Se baser sur la démarche d’une personne pour déterminer son sexe avec le machine learning
Les scientifiques roumains ont alors cherché à identifier les caractéristiques essentielles qui distinguent leur démarche. Pour cela, ils se basent uniquement sur les mouvements squelettiques d’une personne qui marche.
Cependant, les données d’entraînement du système de machine learning n’offrent pas un aperçu direct des caractéristiques de la démarche en fonction du sexe. Le système filtre plutôt les modèles de démarches en se basant sur des données issues d’une analyse de visage. Autrement dit, le système savait connaissait le sexe de la personne avant d’étudier sa démarche. C’est seulement par la suite que les chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode d’identification. Entre autres l’analyse de a été généralisée sur un jeu de données plus vaste.
Cette approche permet d’outrepasser les défis de l’identification de sexe d’autres types, notamment un mauvais point de vue sur le visage, une image de faible résolution, etc. Pour les collecteurs de données démographiques ou les organismes de surveillance, un tel système faciliterait largement les tâches.
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