Riconoscimento facciale : come funziona

Riconoscimento facciale come funziona la tecnologia che sta cambiando il modo di interagire con i dispositivi digitali e il software. App, algoritmi, punti nodali, ecco tutto gli elementi della tecnologia.

Riconoscimento facciale come funziona la tecnologia che sta cambiando il modo di interagire con i dispositivi digitali e il software.

Riconoscimento facciale come funziona

Il viso sta diventando la chiave per accedere ai social, ad app e dispositivi. Il riconoscimento facciale è una funzionalità che a differenza delle impronte digitali può essere scansionata a distanza e viene utilizzata su larga scala per identificare elettronicamente le persone mentre passano davanti a una telecamera. Ecco come funziona e quando non funziona.

Riconoscimento facciale algoritmo

I sistemi di riconoscimento del viso generano quello che si chiama un faceprint, un codice univoco applicabile a un singolo individuo, misurando la distanza fra diversi punti, come la larghezza del naso di una persona e altri.

Riconoscimento facciale come funziona il punto nodale

I cosiddetti “punti nodali” nel riconoscimento del viso – sono più di 80 i punti che un sistema di riconoscimento controlla – vengono combinati matematicamente per generare un faceprint, che può essere utilizzato per cercare attraverso un database di identità.

Riconoscimento facciale iPhone X

Il sistema utilizzato su alcuni dispositivi mobili funziona in maniera leggermente diversa. L’iPhone X, ad esempio, proietta una griglia di circa 30.000 punti di luce infrarossa sul viso e genera un modello 3D che funziona da un metro di distanza.

Riconoscimento facciale Microsoft

Il sistema Hello di Microsoft scatta un’immagine agli infrarossi del viso per permettere una tradizionale riconoscimento facciale a 1 metro di distanza. Nessuno dei due sistemi salva le immagini del viso, ma solo il risultante codice faceprint.

Riconoscimento facciale sicurezza

Una telecamera di sicurezza riesce a riconoscere i visi da molto lontano. Queste utilizzano un sistema più complesso che cerca i visi, ne ri-orienta l’immagine, le raddirizza per meglio identificarli. Le immagini del viso vengono convertite in immagini in bianco e nero per rendere le fattezze facciali più facili da riconoscere per il computer.

Riconoscimento: errori

Il tasso di errore può essere anche più basso del 0,8%, ma, nella pratica, questo vuol dire che 8 volte su 1.000 le scansioni potrebbero identificare erroneamente un sospetto. Un caso riferito da The Intercept ha mostrato come le immagini della sicurezza di un ladro in banca siano state erroneamente fatte combaciare con un uomo di nome Steven Talley, che però ha dimostrato di non poter essere lui in quel momento in banca.