Des scientifiques de l'Université de Floride annoncent avoir considérablement réduit le niveau de consommation de ressources requis pour le processus de reconnaissance de visages. L'équipe se base sur les travaux déjà effectués faisant usage de données bidimensionnelles pour y placer un filtre unidimensionnel. En effet, le lissage de l'image grâce à un filtre linéaire est couramment utilisé pour atténuer les bruits. Cette méthode permet de simplifier l'analyse et donc d'accélérer le traitement.
Cet algorithme a été testé sur 400 images différentes représentant 40 personnes. Toutes ces photos sont en noir et blanc et mesurent 112 x 92 pixels. Au travers de ces tests il apparaît que l'algorithme se révèle particulièrement efficace sur les images en basse résolution. Les chercheurs annoncent également avoir résolu plusieurs problèmes liés à la luminosité de l'image, au rendu des ombres, à la pose du sujet ainsi qu'à d'autres facteurs comme les expressions faciales et le port de lunettes.
Reste à savoir si cette technologie s'invitera dans les logiciels grand public. Au mois de janvier dernier, Apple a présenté la nouvelle version d'iPhoto embarquant Faces, la fonctionnalité de détection de visages. Au travers de nos tests, celle-ci restait justement perfectible lorsque les clichés avaient été pris dans des conditions peu favorables.
