Identificazione facciale tramite video: a che punto siamo?

Nei film di fantascienza spesso si vedono applicate tecnologie in grado di riconoscere, identificare le persone tramite immagini video, ad esempio tratte da telecamere di sorveglianza. In termini di sicurezza, potrebbe rendere possibile identificare migliaia e migliaia di persone che, quotidianamente, affollano alcuni luoghi delle nostre città (stadi, metropolitane, piazze, musei, ecc.). Ok, ma quanto è distante la fantascienza? Oppure, non è più fantascienza?

Recentemente il National Institute of Standards and Technology (NIST) ha provato a dare una risposta all’interrogativo, conducendo un test pubblico noto come Face in Video Evaluation (FIVE). Il progetto FIVE ha da poco reso disponibili le prime evidenze sull’argomento [link al report completo]. Com’era prevedibile, il rapporto mostra come il riconoscimento video-facciale non sia una sfida agevole. Per ottenere risultati migliori sarebbe necessario migliorare gli algoritmi con sforzi di progettazione dedicati, coinvolgere esperti in molte e diverse discipline, utilizzare database di immagini molto limitati e fare, soprattutto, molti test sul campo per calibrare e ottimizzare correttamente la tecnologia.

Nel concreto, il progetto FIVE ha utilizzato 36 algoritmi prototipo provenienti da 16 fornitori differenti, applicandoli a 109 ore di video girati in vari contesti. Le immagini includevano immagini “difficili”, come persone impegnate con il proprio smartphone, che indossavano un capello o che semplicemente guardavano lontano rispetto alla telecamera. In altri casi il problema era l’illuminazione (scarsa illuminazione), oppure in alcuni casi talune persone erano “oscurate” dalla presenza di persone più alte davanti. NIST ha utilizzato gli algoritmi per abbinare i volti dal video ai database di fotografie di un massimo di 48000 individui. Secondo Patrick Grother, che dirige le attività del NIST connesse alla biometrica, la qualità (e altre proprietà in generale) delle immagini video influenzano ancora fortemente i risultati dei test.

Ovviamente, non sono mancati i falsi positivi, ovvero, casi in cui gli algoritmi non hanno abbinato correttamente un volto nel video a un’immagine nel database; tale fenomeno, ovviamente, peggiora nei contesti molto affollati. Ciò dipende sicuramente da carenze tecnologiche sulla parte video, ma potrebbe essere causato anche dalla scelta di foto non appropriate nell’archivio, oppure di mancanza di aggiornamento dell’archivio stesso.

Tutto questo, in conclusione, dimostra come la fantascienza sia ancora tale, almeno per quanto riguarda la tecnologia di riconoscimento facciale in soggetti non cooperativi. Lo studio, soprattutto, offre uno spunto per il miglioramento verso chi si occupa direttamente di sviluppare tali tecnologie che, dato il contesto sociale che stiamo vivendo, potrebbero avere grande importanza e utilità.

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