Logiciel de morphing pour Vieillir la photo de votre bébé

Des informaticiens de l’Université de Washington ont mis au point un logiciel qui peut générer automatiquement des images du visage d’un jeune enfant tel qu’il vieillit tout au long de sa vie – à partir d’une seule photo. Le travail a été financé par Google et Intel.

Les visages des bébés ont tendance à changer radicalement au cours de leur vie, ce qui rend difficile de prédire à quoi ils ressembleront quand ils seront grands.

Le logiciel développé par les chercheurs prend la moyenne de milliers de visages du même âge et du même sexe — en examinant la disposition moyenne des pixels de milliers d’images Web sélectionnées au hasard — et calcule ensuite les changements entre les groupes à mesure qu’ils vieillissent, appliquant ces changements à toute nouvelle image. Cela permet de voir à quoi ressemblera un enfant jusqu’à l’âge de 80 ans.

Le vieillissement des photographies de visages est une science curieuse, car le processus de vieillissement lui-même n’est pas déterministe et dépend de facteurs environnementaux et génétiques qui peuvent ne pas être évidents dans les photos en entrée. De plus, l’apparence et la reconnaissance sont fortement influencées par la coiffure, les lunettes, l’expression et l’éclairage. Malgré cela, les techniques de progression selon l’âge ont été très utiles pour résoudre les cas d’enfants disparus, mais elles font habituellement appel à des artistes judiciaires qui simulent l’apparence d’une personne plus tard dans sa vie. Il y a aussi des applications amusantes comme AgingBooth, qui permet de vieillir toute personne de plus de 15 ans, mais elles nécessitent des visages frontaux, simplement éclairés avec une expression neutre.

Ce processus automatisé — mis au point par Ira Kemelmacher-Shlizerman et ses collègues — vous permet de prendre n’importe quelle image sous n’importe quel angle, avec n’importe quelle expression et pose et d’appliquer des algorithmes pour vieillir le visage, en comptabilisant l’angle et la source lumineuse.

Il faut environ 30 secondes pour générer un visage plus ancien à l’aide d’un PC standard.

Pour vérifier l’efficacité du système, l’équipe a alimenté des images d’enfants de personnes pour lesquelles elle avait également des images d’adolescents et d’adultes. Cela leur a permis de voir à quel point le logiciel était efficace pour vieillir les enfants avec précision. Cela a été mis à l’épreuve en montrant trois images à des sujets humains (par l’intermédiaire du Turc Mécanique d’Amazon).

Ci-dessus, démonstration du fonctionnement du logiciel de morphing pour vieillir de l’état de bébé à vieillard.

L’une d’elles serait un individu bébé, et les deux autres photos seraient cette personne à un âge spécifique (disons 25 ans) — une photo générée par le logiciel et une image réelle de cette personne à cet âge. Les volontaires devaient dire laquelle des deux photos les plus anciennes ressemblait le plus au bébé.

Les résultats semblent montrer que les humains ont identifié l’image générée comme étant l’ancienne version presque aussi souvent qu’ils ont identifié l’ancienne image réelle. 37 pour cent (sur 8 916 votes) ont déclaré que l’approche de l’équipe de l’Université de Washington était plus susceptible d’être celle du bébé plus âgé, 44 pour cent disant que l’image réelle était plus probable.

15 pour cent des personnes ont dit que les deux étaient également susceptibles d’être la version adulte du bébé, tandis que cinq pour cent ont dit que ni l’un ni l’autre n’étaient susceptibles de l’être.

L’équipe a été surprise et a décidé de tester si les humains sont simplement mauvais pour reconnaître les adultes sur leurs photos de bébés.

Pour ce faire, elle a utilisé une autre base de données d’images des mêmes personnes, documentées à des âges différents. L’équipe a montré aux volontaires deux images de la même personne séparées par au moins cinq ans et leur a demandé si c’était la même personne ou non. Les résultats ont montré que les gens sont bons pour reconnaître les adultes à différents groupes d’âge, mais pauvres pour reconnaître les enfants après de nombreuses années.

L’équipe a également essayé de cartographier les images générées sur l’image adulte « ground truth », en tenant compte de la pose et de l’éclairage. Cela a permis de comparer les résultats côte à côte.

Les résultats de l’équipe ont également été mis en parallèle avec les résultats d’autres techniques de vieillissement, dont Faceresearch PsychMorph et une technique développée par David Ian Perrett de l’Université de St Andrews.

Les résultats semblent montrer que pour les jeunes enfants vieillissants, la technique de l’Université de Washington a surpassé tous les travaux antérieurs.

Améliorations futures : modelage des rides et blanchiment des cheveux

Les auteurs de l’étude affirment que les améliorations futures pour le travail comprennent : le modelage des rides et le blanchiment des cheveux pour améliorer le réalisme des sujets plus âgés, l’augmentation de la gamme des ethnies, et avoir une base de données des têtes et torses supérieurs de différents âges afin d’appliquer la même technique à.

Kemelmacher-Shlizerman a déclaré à Wired.co.uk que le plus grand défi était de trouver une méthode pour « l’analyse entièrement automatique des photos de visages’dans la nature' », c’est-à-dire avec un éclairage, un point de vue et une expression inconnus. « Nous avons inventé une méthode d' »estimation de flux sensible à l’éclairage » entre ces photos, ce qui a ouvert la voie à un grand nombre d’applications dont la clé est l’utilisation de « grandes données visuelles » pour la modélisation et la synthèse de nouveaux visages.

Le co-auteur Steven Seitz a dit dans une déclaration : « Nos études approfondies auprès des utilisateurs ont démontré que les résultats de la progression de l’âge sont si convaincants que les gens ne peuvent pas les distinguer de la réalité. Lorsqu’on montre des images d’une photo d’enfant d’un âge avancé et une photo de la même personne qu’un adulte, les gens sont incapables d’identifier de façon fiable laquelle est la vraie photo. »