Plus tôt cette année, une application sur smartphone baptisée FaceApp qui peut prendre votre photo et appliquer des filtres pour vous rendre plus vieux, plus jeune ou même de sexe différent est devenue viral. Pendant des semaines, nous avons vu des images modifiées amusantes de célébrités partout sur le web. Le logiciel a rejoint de nombreuses applications déjà sur le marché en faisant des choses similaires, mais personne ne pouvait vraiment faire valoir que l’une d’entre elles était beaucoup plus qu’un phénomène de mode qui passerait avec le temps. Maintenant, une méthode plus sophistiquée du vieillissement des visages dans des images photographiques a été révélée, avec une application beaucoup plus sérieuse à l’esprit.
Au Royaume-Uni seulement, près de 300 000 personnes sont enregistrées comme manquantes chaque année, et au fur et à mesure que le temps passe, ces personnes disparues ont forcément vieilli de manière à rendre les photographies utilisées pour essayer de les identifier de moins en moins pertinentes. Une équipe de recherche à l’Université de Bradford a été motivée pour développer une technologie qui améliorerait les techniques actuelles de vieillissement des images de personnes disparues.
L’équipe a développé un réseau de neurones qui est alimenté par des informations de caractéristiques faciales d’une base de données d’individus à différents âges. Le système a cartographié de nombreuses caractéristiques faciales, comme la bouche, le front et même la forme de ses joues, puis a appris comment une variété de caractéristiques humaines change avec l’âge. Plus il consomme plus de données, plus le système peut améliorer ses estimations.
Pour tester la précision du système, l’équipe a utilisé une série d’expériences d’anti-âges, faisant fonctionner l’algorithme en arrière pour créer des images qui pourraient être comparées aux photographies réelles des sujets à un jeune âge.
Les chercheurs utilisent également un cas réel de personne disparue à partir de 1991 comme étude de cas, soulignant comment la technologie pourrait être pratiquement employée dans des scénarios de la vie réelle. Ben Needham était un bambin qui est disparu de l’île grecque de Kos à l’âge de 21 mois. Ben n’a jamais été retrouvé, mais au cours des années, les chercheurs ont généré plusieurs images en supposant ce à quoi il ressemblerait s’il devenait adolescent et à 20 an.
La nouvelle méthode de l’Université de Bradford semble être une énorme avancée générationnelle de ce modèle par rapport à 2014. Il est capable de modéliser plus de facteurs, tels que les ensembles de données de parents et frères et sœurs, en des résultats de vieillissement considérablement individualisés qui sont présentés dans des images de qualité photographique.
http://www.brad.ac.uk/news/2017/age-progression-technology.php
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1556-4029.13523/full
