Présentation du service Azure AI Visage
Le service Azure AI Visage fournit les algorithmes d’intelligence artificielle qui détectent, reconnaissent et analysent les visages humains dans des images. Le logiciel de reconnaissance faciale est important dans de nombreux scénarios, comme l’identification, le contrôle d’accès sans contact et le floutage des visages à des fins de confidentialité.
Vous pouvez utiliser le service Visage via un kit SDK de bibliothèque de client ou en appelant directement l’API REST. Pour vous lancer, suivez le guide de démarrage rapide.
Ou vous pouvez essayer les fonctionnalités du service Visage image rapidement et facilement dans votre navigateur à l’aide de Vision Studio.
Attention
L’accès au service visage est limité en fonction des critères d’éligibilité et d’utilisation afin de prendre en charge nos principes d’IA responsable. Le service visage est disponible uniquement pour les clients et partenaires gérés par Microsoft. Utilisez le Formulaire d’admission de la reconnaissance faciale pour demander l’accès. Pour plus d’informations, consultez la page Accès limité visage.
Cette documentation contient les types d’articles suivants :
- Les guides de démarrage rapide sont des instructions pas à pas qui vous permettent d’effectuer des appels au service et d’obtenir des résultats en peu de temps.
- Les guides patiques contiennent des instructions sur l’utilisation du service de manière plus spécifique ou personnalisée.
- Les articles conceptuels fournissent des explications approfondies sur les fonctions et fonctionnalités du service.
- Les tutoriels sont des guides plus longs qui montrent comment utiliser ce service en tant que composant dans des solutions métier plus larges.
Pour une approche plus structurée, suivez un module Training pour Visage.
Exemples de cas d’utilisation
Vérifier l’identité de l’utilisateur : vérifiez une personne par rapport à une image de visage approuvée. Cette vérification peut être utilisée pour accorder l’accès à des propriétés numériques ou physiques, telles qu’un compte bancaire, l’accès à un bâtiment, etc. Dans la plupart des cas, l’image de visage approuvée peut provenir d’une pièce d’identité délivrée par le gouvernement, telle qu’un passeport ou un permis de conduire, ou d’une photo d’inscription prise en personne. Lors de la vérification, la détection de liveness (activité) peut jouer un rôle essentiel pour vérifier que l’image provient d’une personne réelle, et non d’une photo imprimée ou d’un masque. Pour plus d’informations sur la vérification avec le liveness, consultez le Tutoriel sur le liveness. Pour la vérification d’identité sans liveness, suivez le guide de démarrage rapide.
Détection de liveness : la détection de liveness est une fonctionnalité de lutte contre l’usurpation d’identité numérique qui vérifie si un utilisateur est physiquement présent devant la caméra. Il est utilisé pour empêcher les attaques d’usurpation à l’aide d’une photo imprimée, d’une vidéo ou d’un masque 3D du visage de l’utilisateur. Tutoriel sur le liveness
Contrôle d’accès sans contact : Par rapport aux méthodes actuelles comme les cartes ou les tickets, l’identification des visages par abonnement offre une expérience de contrôle d’accès améliorée tout en réduisant les risques liés à l’hygiène et à la sécurité, comme la perte, le vol ou le prêt d’une carte. La reconnaissance faciale aide le processus d’enregistrement incluant une personne physique pour l’enregistrement dans les aéroports, les stades, les parcs à thème, les bâtiments, les comptoirs d’accueil dans des bureaux, des hôpitaux, des gymnases, des clubs ou des écoles.
Édition des visages : Éditez ou floutez les visages détectés de personnes enregistrées dans une vidéo afin de protéger leur vie privée.
Avertissement
Le 11 juin 2020, Microsoft a annoncé qu’il ne vendra pas de technologie de reconnaissance faciale aux services de police des États-Unis tant qu’un règlement strict fondé sur les droits de l’homme n’aura pas été promulgué. Par conséquent, les clients ne doivent pas utiliser les fonctionnalités de reconnaissance faciale ni les fonctionnalités comprises dans les services Azure comme Visage ou Video Indexer, s’ils représentent, ou autorisent l’utilisation de ces services par ou pour, un service de police des États-Unis. Lorsque vous créez une ressource Visage, vous devez, dans le portail Azure, indiquer que vous avez compris et que vous acceptez de ne pas utiliser le service par ou pour un service de police aux États-Unis, que vous avez consulté la documentation sur l’IA responsable (RAI) et que vous utiliserez ce service conformément à cette documentation.
Détection et analyse des visages
La détection des visages est requise comme première étape dans tous les autres scénarios. L’API Détecter détecte les visages humains dans une image et retourne les coordonnées du rectangle de leur emplacement. Elle détecte également un ID unique qui représente les données de visage stockées. Cet outil est utilisé dans les opérations ultérieures afin d’identifier ou de vérifier les visages.
La détection des visages peut éventuellement permettre d’extraire un ensemble d’attributs associés au visage, tels que la posture de la tête, l’âge, l’émotion, la pilosité du visage et les lunettes. Ces attributs sont des prédictions générales, pas des classifications réelles. Certains attributs sont utiles pour s’assurer que votre application reçoit des données de haute qualité lorsque les utilisateurs s’ajoutent à un service Visage. Par exemple, votre application peut conseiller aux utilisateurs d’enlever leurs lunettes de soleil dans l’hypothèse où ils en portent.
Attention
Microsoft a mis fin aux fonctionnalités de reconnaissance faciale pouvant être utilisées pour essayer de déduire des états émotionnels et des attributs d’identité qui, s’ils sont mal utilisés, peuvent soumettre des personnes à des stéréotypes, à la discrimination ou à des dénis de services injustes. Il s’agit notamment de fonctionnalités qui prédisent l’émotion, le sexe, l’âge, le sourire, la pilosité faciale, les cheveux et le maquillage. Pour en savoir plus sur cette décision, cliquez ici.
Pour plus d’informations sur la détection et l’analyse des visages, consultez l’article sur les concepts de la détection des visages. Consultez également la documentation de référence de l’API de détection.
Vous pouvez essayer la détection des visages dans votre navigateur avec Vision Studio.
Détection de liveness
Important
Les kits SDK clients Face pour liveness sont une fonctionnalité contrôlée. Vous devez demander l’accès à la fonctionnalité liveness en remplissant le formulaire d’admission Face Recognition. Lorsque l’accès est accordé à votre abonnement Azure, vous pouvez télécharger le Kit de développement logiciel (SDK) Visage liveness.
La détection de liveness des visages peut être utilisée pour déterminer si un visage dans un flux vidéo d’entrée est réel (en direct) ou faux (usurpation d’identité). Il s’agit d’un élément essentiel d’un système d’authentification biométrique pour empêcher les attaques par usurpation d’identité de la part d’imposteurs qui tentent d’accéder au système en utilisant une photographie, une vidéo, un masque ou tout autre moyen d’usurper l’identité d’une autre personne.
L’objectif de la détection de liveness est de s’assurer que le système interagit avec une personne physiquement présente au moment de l’authentification. De tels systèmes sont devenus de plus en plus importants avec la montée en puissance du financement numérique, du contrôle d’accès à distance et des processus de vérification d’identité en ligne.
La solution de détection de liveness protège avec succès contre une variété de types d’usurpation allant des imprimés papier, des masques 2d/3d et des présentations d’usurpation sur les téléphones et les ordinateurs portables. La détection de liveness est un domaine actif de la recherche, avec des améliorations continues apportées pour contrer les attaques de usurpation de plus en plus sophistiquées au fil du temps. Les améliorations continues seront déployées sur le client et les composants de service au fil du temps, car la solution globale sera plus robuste pour de nouveaux types d’attaques.
Notre solution de détection du vivant répond à la conformité iBeta Niveau 1 et 2 ISO/IEC 30107-3.
Didacticiel
Documentation de référence du Kit de développement logiciel (SDK) Visage liveness :
Reconnaissance faciale
Les entreprises et applications modernes peuvent utiliser les technologies de reconnaissance faciale, notamment la vérification de visages (correspondance « un-à-un ») et l’identification de visages (correspondance « un-à-plusieurs ») pour confirmer qu’un utilisateur est bien la personne qu’il prétend être.
Important
Si vous utilisez les produits ou services Microsoft pour traiter des données biométriques, il vous incombe de : (i) fournir une notification aux personnes concernées, y compris en ce qui concerne les périodes de conservation et la destruction ; (ii) obtenir le consentement des personnes concernées ; et (iii) la suppression des données biométriques, si nécessaire et nécessaire en vertu des exigences de protection des données applicables. « Données biométriques » aura la signification définie à l’article 4 du RGPD et, le cas échéant, des termes équivalents dans d’autres exigences de protection des données. Pour plus d’informations, consultez Données et confidentialité pour visage.
Identification
L’identification de visage peut s’employer à résoudre une correspondance « un-à-plusieurs » d’un visage sur une image comparé à un ensemble de visages dans un référentiel sécurisé. Les candidats correspondants sont retournés en fonction de la similarité de leurs données de visage et le visage faisant l’objet de la requête. Ce scénario est utilisé pour octroyer des privilèges d’accès dans un bâtiment ou un aéroport à un certain groupe de personnes, ou pour vérifier l’identité de l’utilisateur d’un appareil.
L’image suivante est un exemple de base de données nommée "myfriends". Chaque groupe peut contenir jusqu’à 1 million d’objets Personne différents. Chaque objet Personne peut avoir jusqu’à 248 visages enregistrés.
Après avoir créé et formé un groupe, vous pouvez effectuer l’identification par rapport au groupe avec un nouveau visage détecté. Si le visage est identifié en tant qu’une personne du groupe, l’objet Personne est renvoyé.
Vérification
L’opération de vérification répond à la question « Ces deux visages appartiennent-ils à la même personne ? ».
La vérification consiste également à établir une correspondance « unique » entre un visage sur une image et un seul visage provenant d’un dépôt sécurisé ou d’une photo pour vérifier qu’il s’agit de la même personne. La vérification peut être utilisée à des fins de contrôle d’accès. Il peut s’agir, par exemple, d’une application bancaire qui permet aux utilisateurs d’ouvrir un compte à distance en prenant une nouvelle photo d’eux et en l’envoyant avec une photo de leur pièce d’identité. Elle peut également être utilisée comme vérification finale des résultats d’un appel d’API d’identification.
Pour plus d’informations sur la reconnaissance faciale, consultez le guide relatif aux concepts de la reconnaissance faciale ou la documentation de référence de l’API Identifier et Vérifier.
Rechercher des visages semblables
L’opération Rechercher des visages semblables permet de mettre en correspondance un visage cible avec un ensemble de visages candidats, en cherchant à obtenir un plus petit ensemble de visages ressemblant au visage cible. Cette API s’avère utile pour effectuer une recherche de visage par image.
Le service prend en charge deux modes de travail, matchPerson et matchFace. Le mode matchPerson renvoie des visages semblables après avoir filtré les résultats pour la même personne à l’aide de l’API de vérification. Le mode matchFace ignore le filtre de correspondance de personne. Il renvoie la liste des visages candidats semblables susceptibles ou non d’appartenir à la même personne.
L’exemple suivant montre le visage cible :
Et ces images sont les visages candidats :
Pour rechercher quatre visages semblables, le mode matchPerson renvoie A et B, qui représentent le même visage que la cible. Le mode matchFace renvoie A, B, C et D, soit exactement quatre candidats, même si certains n’appartiennent pas à la même personne que le visage cible ou s’ils présentent une faible similarité. Pour plus d’informations, consultez le guide relatif aux concepts de la reconnaissance faciale ou la documentation de référence de l’API de recherche de visages semblables.
Regrouper les visages
L’opération Regrouper divise un ensemble de visages inconnus en plusieurs petits groupes en fonction de leurs similarités. Chaque groupe est un sous-ensemble distinct de l’ensemble de visages d’origine. Elle retourne également un seul tableau « messyGroup » qui contient les ID de visage pour lesquels aucune similarité n’a été trouvée.
Tous les visages d’un groupe retourné sont susceptibles d’appartenir à la même personne, mais il peut y avoir plusieurs groupes pour une même personne. Ces groupes sont différenciés par un autre facteur, comme l’expression. Pour plus d’informations, consultez le guide relatif aux concepts de la reconnaissance faciale ou la documentation de référence de l’API de groupe.
Critères des entrées
Exigences générales en matière d’entrée d’image :
- Les formats d’image d’entrée pris en charge sont JPEG, PNG, GIF (la première image) et BMP.
- La taille du fichier image ne doit pas dépasser 6 Mo.
Exigences d’entrée pour la détection des visages :
- La taille de visage minimale détectable est de 36 x 36 pixels dans une image dont la taille n’est pas supérieure à 1920 x 1080 pixels. Les images dont la taille est supérieure à 1920 x 1080 pixels ont une taille de visage minimale proportionnellement supérieure. La réduction de la taille du visage peut entraîner la non-détection de certains visages, même si leur taille est supérieure à la taille minimale détectable.
- La taille de visage maximale détectable est de 4096 x 4096 pixels.
- Les visages dont la taille n’est pas comprise entre 36 x 36 et 4096 x 4096 pixels ne sont pas détectés.
Exigences d’entrée pour la reconnaissance faciale :
- Certains visages peuvent ne pas être reconnus en raison de la composition de photo, par exemple :
- Des images avec un éclairage extrême, par exemple, un contre-jour marqué.
- Des obstacles cachant un œil ou les deux yeux.
- Des différences de type de cheveux ou de pilosité faciale.
- Des changements d’apparence du visage dus à l’âge.
- Une très grande expressivité du visage.
Sécurité et confidentialité des données
Comme avec toutes les ressources Azure AI services, les développeurs utilisant le service Visage doivent connaître les politiques de Microsoft relatives aux données client. Pour en savoir plus, consultez la page Azure AI services dans le Centre de gestion de la confidentialité Microsoft.
Étapes suivantes
Suivez un guide de démarrage rapide pour coder les composants de base d’une application de reconnaissance faciale dans le langage de votre choix.