Bon, alors…, par où commencer… Certainement un nouveau moment de profonde solitude.

Saviez-vous que des ingénieurs, d’une lointaine contrée, s’efforcent de mettre au point un logiciel qui permet de détecter les tétons dans une image ? Et bien, malheureusement, vous en êtes désormais informés…

Tout cela appartient aux développent d’algorithmes de détections d’organe par le traitement de l’image et tout a commencé en 1999 lorsque les Drs Forsyth et Fleck ont développé le premier système informatisé pour la détection automatique d’humains nus.

Des chercheurs de l’Agency for Science, Technology and Research (A*STAR) à Singapour ont voulu aller plus loin, par la détection d’un simple organe humain et dans l’objectif d’une détection du contenu pour adulte, ils ont choisi le mamelon.

D’après le résumer de leur étude (lien plus bas) :

Ce document présente une nouvelle approche sur la détection de mamelon pour la reconnaissance de contenu pour adultes, elle combine l’avantage de l’algorithme AdaBoost pour détecter rapidement les objets et la robustesse des caractéristiques du mamelon pour une adaptation à la détection des tétons. Cette méthode localise d’abord la région ressemblant à un mamelon à l’aide de la vitesse de traitement de l’algorithme Adaboost. Elle est suivie par une détection du mamelon en utilisant les informations de forme et de relation entre la couleur de peau du mamelon et de la peau sans mamelon. Comme cette méthode utilise le mamelon, pour procéder à une détection de l’image pour adulte, on peut obtenir une détection plus précise et permettre d’éviter d’autres méthodes qui ne détectent que le pourcentage de surface de la peau exposée pour décider s’il s’agit d’une image pour adulte. La méthode proposée peut également être utilisée pour la détection au niveau d’autre organe.

Malheureusement, en dépit de sa finesse (du téton), le code informatique est encore assez loin d’un objectif de fiabilité de 100%. Dans un essai avec 980 images de test qui présentait 348 mamelons, 263 ont pu être identifiés, mais 85 ont été manquées. Et il y avait 170 fausses détections (y compris les nombrils et les yeux, etc.). L’équipe travaille actuellement à l’amélioration du logiciel, voire de développer une approche entièrement nouvelle.

Et pour tou(tes)s les fétichistes de l’ostium papillaire, l’intégralité de l’étude publiée en 2010 et au format PDF : Automatic Nipple Detection Using Shape and Statistical Skin Color Information. Images tirées de l’étude.