Éliane Kan
Identifier à la volée, dans le métro par exemple, un individu grâce aux caméras de vidéosurveillance et le suivre jusqu'à son point d'arrivée, c'est encore de la science-fiction. Mais les entreprises de biométrie y travaillent avec des algorithmes de plus en plus évolués qui vont servir non seulement à identifier des individus, mais également à les suivre grâce aux caméras déjà déployées.
Comme l'a démontré Thales qui a présenté cette année un système de reconnaissance faciale capable d'identifier des individus, même légèrement de profil, sur des flux vidéo de caméra de surveillance. Destinée aux aéroports, cette solution embarque des fonctions d'analyse et de traçage vidéo qui permettent de suivre pas à pas un individu dans des zones équipées de caméras, grâce à la remontée automatique et intelligente de flux vidéo. Ainsi, l'opérateur sera automatiquement alerté en cas d'identification d'une personne recherchée et inscrite dans la base de données de traitement vidéo.
L'explosion du volume de données de vidéo-surveillance a d'ailleurs amené Morpho, la filiale de Safran spécialisée dans les solutions biométriques, à développer un outil qui va aider les enquêteurs à trier et classifier les informations. Baptisé Morpho Video Investigator, il peut traiter plusieurs centaines d'heures de vidéo en quelques heures grâce à des algorithmes d'analyse automatique de vidéos. Lesquels sont conçus pour détecter, enregistrer et classer les éléments en mouvement contenus dans les images.
« Notre plateforme détecte et reconnaît des visages, mais aussi d'autres indices comme une silhouette, des mouvements de personnes et de véhicules ainsi que des plaques d'immatriculation », fait valoir Frédéric Biarnes, directeur des produits de police judiciaire et sécurité publique de Morpho (1,5 milliard d'euros de chiffre d'affaires en 2014 dont 8 % consacrés à la R & D). Selon ce spécialiste, il s'agit du premier logiciel de traçage biométrique associé à des indices multifactoriels. Il sera commercialisé en février pour un déploiement initial aux États-Unis.
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« Une des grandes difficultés auxquelles se heurtent l'identification et le traçage des individus provient de la piètre qualité des images de vidéosurveillance », soulève Hung Do-duy, le président de Spikenet Technology, une PME d'une quinzaine de personnes. À la différence de ses concurrents, sa technologie de reconnaissance biométrique se fonde non pas sur les caractéristiques faciales d'un individu, mais sur la reconnaissance de forme. Ce qui lui permet d'identifier à la volée des personnes, des véhicules ou tout autre élément, en temps réel. Le suivi multicible fait d'ailleurs partie d'un projet sur quatre ans que Spikenet mène, avec des financements de la Direction générale de l'armement. « Nous avons encore deux ans de recherche devant nous, nous allons attaquer le suivi de cibles mobiles à travers un réseau de caméras », indique le président de l'entreprise.
Éliane Kan
