L’un des défis des métavers est d’identifier une personne après les changements esthétiques qui peuvent s’y produire, pour cette raison, un groupe de chercheurs a développé un système pour reconnaître un autre, sans avoir besoin de scanner son visage, tout ce qui est nécessaire sont les mouvements du corps.
Les responsables de ce projet sont des scientifiques de l’université de Berkeley, de la RWTH Aachen en Allemagne et de l’entreprise Unanimous AI.
« Nous savons depuis longtemps que les mouvements révèlent des informations sur les personnes, mais cette étude a récemment montré que les schémas de mouvement sont tellement uniques à un individu qu’ils pourraient servir d’identification biométrique, tout comme la reconnaissance du visage ou de la main. Les empreintes digitales », a déclaré Vivek Nair, l’un des auteurs de la recherche.
COMMENT FONCTIONNE L’IDENTIFICATION
Selon les chercheurs, des études datant des années 1970 montrent que les gens peuvent reconnaître un ami en se basant sur les mouvements de son corps. Ils ont donc pris cette idée comme base du projet pour déterminer dans quelle mesure il est possible de la transposer dans les métavers et de savoir qui se cache derrière l’avatar.
biomécanique Il s’agit d’une caractéristique propre à chaque personne, au même titre que les empreintes de pas ou le visage, et c’est pourquoi elle a été l’une des techniques utilisées dans le projet.
Pour parvenir à ces résultats, ils ont pris 55 541 utilisateurs, avec lesquels ils ont entraîné le modèle de reconnaissance pendant 5 minutes par personne, en recueillant toutes les données possibles. Ils assurent toutefois que pour une entreprise disposant d’un budget important, ce processus serait beaucoup plus efficace.
Après l’entraînement, ils ont pu identifier l’analyse en 10 secondes avec une précision de 73,20 %, mais lorsqu’ils ont étendu le temps à 100 secondes, la précision est passée à 94,33 %. Ainsi, en un peu plus d’une minute et demie, ils ont pu reconnaître une personne dans le métavers juste en voyant les mouvements de ses mains et de sa tête, sans voir son visage.
L’espace virtuel utilisé pour l’expérience était le jeu Beat Saber et les lunettes Meta Quest 2. En outre, ils ont obtenu un total de 2,66 millions d’enregistrements d’utilisateurs en train de jouer, pour constituer un ensemble de données de 3,96 TB après 713 000 sessions de jeu.
Cette grande quantité de données est essentielle car elle permet d’examiner divers aspects du corps, tels que l’orientation de la tête et des mains, le moment où ils réagissent aux stimuli du jeu, les performances et la précision.
Des informations qui peuvent être obtenues grâce aux progrès des lunettes de réalité virtuelle qui permettent d’évaluer la taille, la hauteur, la longueur des bras et la distance entre les yeux qui fournissent des caractéristiques particulières d’une personne.
« Cela change vraiment la façon dont nous pensons à la notion de « vie privée » dans les métavers, car rien qu’en vous déplaçant dans la RV… vous pourriez vous identifier ! » a déclaré M. Nair.
Finalement, le projet ouvre les portes à de nouvelles formes de reconnaissance au sein des métavers, bien qu’il évalue également les politiques de confidentialité des utilisateurs dans ces espaces.
