Reconnaissance faciale
Authentification par reconnaissance faciale, avec Teachable Machine
Le Projet
Le projet utilise l’IA pour reconnaître le visage et sécuriser les sites web. Quand quelqu’un essaie de se connecter, notre système compare son visage à ceux enregistrés. Si ça correspond, l’accès est accordé.
Algorithme de Comparaison
Afin de reconnaitre mon visage, j’ai entrainé l’IA avec des images de moi mais également des photos d’acteurs connus tels que Tom Cruise, Leonardo DiCaprio, Ana de Armas et Carrie-Anne Moss. Je lui aussi appris à reconnaitre d’autres objets « non humain ». Ainsi l’IA calcule la probabilité que le visage qui essaie de se connecter ressemble à chacune des possibilités que je lui ai appris à reconnaitre. Mon visage obtient donc le meilleur score. Ouf 😜
La Matrice De Confusion
Une matrice de confusion est un tableau qui est souvent utilisé pour décrire les performances d’un modèle de classification (ou “classificateur”) sur un ensemble de données de test dont les vraies valeurs sont connues.
Elle permet de visualiser la précision d’un modèle de classification. Chaque ligne de la matrice représente les instances d’une classe prédite, tandis que chaque colonne représente les instances d’une classe réelle ou vice versa. Les entrées de la diagonale de la matrice de confusion correspondent aux prédictions correctes (c’est-à-dire les situations où la classe prédite par le modèle correspond à la classe réelle), tandis que les autres entrées nous indiquent où et comment le modèle a fait des erreurs.