Morphing et portraits-robots

14 avril 2010 par Frank Arnould

Comment créer des portraits-robots plus ressemblants ? En combinant technique de morphing et procédés évolutionnistes.

PNG - 91.8 ko
De nouvelles techniques informatiques au service des portraits-robots

Afin d’améliorer la ressemblance des portraits-robots avec le visage des malfaiteurs qu’ils sont censés représenter, les psychologues se sont orientés notamment vers deux nouvelles pistes de recherche.

La première consiste à fusionner les portraits-robots créés par des témoins différents (morphing). La seconde repose sur l’intégration de principes évolutionnistes au sein des logiciels permettant de générer des portraits-robots.

Dans les systèmes classiques, les portraits-robots de personnes sont reconstruits trait par trait. Une telle stratégie est en fait cognitivement peu adaptée, le traitement des visages s’effectuant de manière globale.

Cette manière plus habituelle d’aborder les visages est au cœur des systèmes évolutionnistes : le témoin sélectionne un visage complet qui sert de base à une nouvelle génération de visages jusqu’à obtention d’un portrait-robot ressemblant.

Dans une série d’expériences publiée récemment, le psychologue Tim Valentine, de l’Université de Londres, Goldsmiths, teste avec ses collègues la combinaison de ces deux approches (Valentine, Davis, Thorner, Solomon, & Gibson, 2010). En s’aidant d’une photographie ou bien de mémoire, les participants doivent créer à quatre reprises le portrait-robot d’une même personne qui ne leur est pas familière.

Ces portraits-robots sont générés à l’aide du logiciel EFIT-V. Le témoin choisit tout d’abord une catégorie de visages (par exemple, un homme blanc) et une coiffure. Le logiciel génère alors neuf visages aléatoires complets en fonction de ces caractéristiques physiques. Le témoin sélectionne celui qui ressemble le plus au visage étudié. Cette sélection sert de base à la production de neuf nouveaux visages artificiels, produits à l’aide d’un algorithme génétique appliquant des variations aléatoires à l’apparence du visage initialement choisi. La procédure est répétée jusqu’à ce que le témoin décide qu’un portrait-robot est suffisamment ressemblant ou quand les visages générés sont tellement similaires les uns des autres qu’il lui est difficile d’effectuer un choix.

Les chercheurs réalisent ensuite le morphing des quatre portraits-robots conçus par chaque témoin ou de quatre portraits-robots réalisés par des témoins différents. Ceux-ci, ainsi que des portraits-robots non fusionnés, sont présentés à d’autres sujets connaissant les personnes représentées. Vont-ils les reconnaitre ?

Plus de 40 % de ces individus nomment avec exactitude les portraits-robots fusionnés de témoins différents, et plus de 30 % sont capables de le faire avec les portraits-robots fusionnés d’un même témoin. Par contre, ils ne sont plus que 20 % a être capables de nommer les portraits-robots individuels non fusionnés.

Ces participants jugent aussi que les portraits-robots du premier type sont les plus ressemblants aux visages des personnes représentées que les seconds, ces derniers étant considérés comme plus ressemblants que les portraits-robots individuels. Les chercheurs constatent également que le morphing améliore la représentation des traits externes, mais surtout celle des traits internes d’un visage.

Le morphing, en éliminant les erreurs aléatoires, permet donc d’améliorer la qualité de portraits-robots générés par un système évolutionniste, en particulier quand ce sont les portraits-robots produits par des témoins différents qui sont fusionnés.

Référence :

Valentine, T., Davis, J. P., Thorner, K., Solomon, C., & Gibson, S. (2010). Evolving and combining facial composites : between-witness and within-witness morphs compared. Journal of Experimental Psychology. Applied, 16(1), 72-86.

Mots clés :

Portraits-robots – Ressemblance – Morphing – Evolution – Traitement configural des visages – EFIT-V- Dénomination – Adultes

À lire également sur PsychoTémoins :

Portraits-robots en pleine évolution

Le morphing de portraits-robots : plus efficace que les portraits-robots individuels ?

Sous-rubrique Actualités de la recherche – Portraits-robots

Crédit photo :

r3v
Certains droits réservés (Licence Creative Commons)