Face recognition, quali applicazioni e quali problemi | Antreem
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Face recognition, quali applicazioni e quali problemi

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Matteo Bacci
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Dalla scansione dell’iride dalle sfumature sci-fi al riconoscimento dell’impronta digitale per accedere al proprio smartphone. L’utilizzo di fattori biometrici per consentire l’accesso a servizi digitali è ormai realtà. L’autenticazione degli utenti avviene tramite l’utilizzo di qualcosa di sé, a volte in combinazione con altri metodi di autenticazione più classici.

Esistono diverse tecnologie che impiegano i fattori biometrici e, tra queste, spicca il “Riconoscimento Facciale”. Il “Face recognition”, infatti, sta attirando l’attenzione delle software house per ideare nuove soluzioni nel settore della sicurezza o per la profilazione degli utenti.

Quando parliamo di Riconoscimento Facciale ci riferiamo a una tecnologia che permette di riconoscere o verificare l’identità di un soggetto attraverso una sua fotografia digitale immessa precedentemente nel software. Le identità che il software è in grado di riconoscere sono quelle fornite dagli utenti del servizio durante un processo detto training, durante il quale inseriscono le proprie immagini nel database. Le immagini fornite non devono sottostare a molte regole: devono essere illuminate uniformemente e contenere il volto preso frontalmente in tutta la sua interezza, per permettere al servizio di rilevare il volto all’interno dell’immagine.

Le possibili implementazioni del Riconoscimento Facciale sono pressoché infinite, dai sistemi di sicurezza che permettono l’accesso soltanto a pochi soggetti a i software di catalogazione di album fotografici in grado di poter dire quali soggetti sono presenti in una certa immagine.

Vi sono però diverse problematiche legate al Riconoscimento Facciale: gli utenti di un servizio vogliono essere sicuri che i propri dati sensibili restino privati ed il volto è sicuramente uno di questi. Inoltre bisogna considerare i limiti tecnici delle implementazioni, effettuare un riconoscimento si riassume con valutare la distanza euclidea tra due volti nell’insieme di dati, ma definire quando questa distanza sia entro un limite accettabile è estremamente complicato.

Il limite più importante dell’applicazione di riconoscimento facciale è legato a come questo servizio riesca a reggere nel passare del tempo e l’invecchiamento degli utenti, sempre meno simili alle immagini fornite in input. Una possibile soluzione sarebbe quella di aggiornare frequentemente i dati, permettendo alle immagini nel dataset di rimanere aggiornate con quelle piu` recenti del soggetto e quindi ottenere risultati precisi anche a distanza di molto tempo rispetto all’acquisizione delle immagini iniziali.

Il riconoscimento facciale è stato al centro di un progetto di innovazione e rinnovamento, portato avanti da Antreem per un istituto finanziario. Per l’agenzia di credito cliente, Antreem ha sviluppato una serie di strumenti innovativi per testarne le potenzialità. La banca, in pratica, ha chiesto di mettere alla prova le tecnologie di Face Recognition per gettare solide basi per eventuali applicazioni future.

Il progetto è stato anche al centro della tesi di laurea di chi scrive, Matteo Bacci. La versione integrale è disponibile qui.
Matteo Bacci
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Matteo Bacci
In Antreem si occupa di sviluppo frontend, principalmente web, è appassionato di tecnologia e di come sfruttarla per rendersi la vita più semplice. Adora la pop culture e la pizza.