L’intelligence artificielle s’intéresse aux illusions optiques

L’illusion optique est une catégorie d’images qui provoquent une perception visuelle particulière en faisant apparaître des choses qui n’existent pas réellement. C’est dire que le système visuel trompe le récepteur et lui fait croire à l’effet optique provoqué. L’illusion apparaît naturellement ou sous l’effet de substances artificielles (drogues, substances hallucinogènes, etc,) dans l’environnement réel. Elle est aussi provoquée par une construction géométrique particulière, comme les objets impossibles, les anaglyphes ou les compositions contrastées de l’op art, etc.

Un objet impossible

Depuis quelques années, le domaine de la vision artificielle s’est penché sur ce phénomène optique. En 2018, des chercheurs de l’université Brown ont entraîné une machine à voir les illusions d’optique comme un humain. La technologie que nous allons présenter dans cet article s’intéresse aux illusions engendrées par les contrastes de couleurs.

L’illusion du mur du café

Une étude a été récemment menée par une équipe de l’Université Flinders en Australie sur l’illusion du mur du café. Le neuropsychologue Richard Gregory est le premier scientifique ayant étudié cette illusion dont l’appellation réfère au revêtement mural en carreaux de faïence du mur extérieur d’un café de Bristol. Cette illusion fait apparaître des droites parallèles comme des courbes.

L’illusion du mur du café

L’étude porte sur la conception d’un modèle de vision par ordinateur qui détecte les illusions d’optique et décortique leurs origines physiologiques. En plus de l’illusion du mur du café, les chercheurs ont abordé d’autres représentations similaires et plus complexes.

Une approche basée sur la vision humaine

Les technologies de vision artificielle capables de détecter les images comme les humains s’appuient sur les études cognitives et biologiques de la perception naturelle. L’équipe a adopté l’approche physiologique afin d’imiter la perception des illusions. Les chercheurs font remarquer que même si les scientifiques ont fait de grands pas ces dernières années pour comprendre les mécanismes biologiques de la perception visuelle des illusions, certains aspects du traitement des stimuli sont encore controversés.

Avant d’arriver au cerveau, les images perçues par l’être humain traversent la rétine. Les cellules ganglionnaires rétiniennes sont des neurones qui reçoivent les informations visuelles et les acheminent vers le cortex visuel. La taille de chaque cellule ganglionnaire diffère en fonction de la distance qui la sépare de la fovéa. Cette dernière constitue la zone de la rétine où la vision est la plus précise et détaillée et est le siège à partir duquel la plupart des informations visuelles sont transmises au cerveau.

Afin d’imiter la vision humaine, les modèles de vision artificielle effectuent un échantillonnage simultané de l’image sur plusieurs échelles, ce qui correspond au principe des différentes couches de réception des stimuli visuels de la rétine.

Conception d’un modèle inspiré de l’inhibition latérale

Lorsque l’on perçoit une illusion visuelle, le cerveau reçoit des informations erronées. En essayant de les interpréter, il crée une représentation différente de l’image réelle.  Dans le cas de l’illusion du mur de café, c’est l’inhibition latérale qui engendre l’envoi de signaux erronés au cortex visuel.

L’inhibition latérale est « la suppression sélective de certains signaux nerveux ». Elle a pour but d’améliorer la perception des contrastes en s’assurant que « seul le signal des photorécepteurs bien illuminés est transmis aux cellules ganglionnaires. » Les photorécepteurs sont les neurones photosensibles qui se trouvent sur la couche postérieure de la rétine.

Dans cette étude, les chercheurs ont évalué un modèle de filtrage informatique conçu pour apprendre l’inhibition latérale et les réponses des cellules ganglionnaires de la rétine aux différentes illusions géométriques. Pour ce faire, ils ont eu recours à la différence de gaussiennes, un algorithme de traitement de l’image qui sert à rehausser les contours et les détails.

Les chercheurs ont précisé que le modèle est complexe à ce stade et que d’autres recherches doivent être menées afin de l’améliorer. Ils soulignent par ailleurs l’importance des illusions optiques pour comprendre et simuler la vision naturelle.

L’étude s’intitule « Informing Computer Vision with Optical Illusion ». Elle a été prépubliée sur arXiv.org le 20 février 2019 et est coécrite par Nasim Nematzadeh, David M. W. Powers et Trent Lewis.