Riconoscimento facciale: cos’è?

Il riconoscimento facciale (facial recognition) è una procedura algoritmica che identifica o conferma l’identità di una persona sulla base delle caratteristiche biometriche del volto. I sistemi di riconoscimento facciale offrono un metodo di verifica efficiente e più preciso rispetto ai metodi classici, ma presentano anche alcune sfide, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati.

Definizione: che cos’è un sistema di riconoscimento facciale?

Il riconoscimento facciale, “facial recognition” in inglese, è una tecnologia per l’identificazione e la verifica delle persone in base ai loro tratti somatici. I sistemi di riconoscimento facciale si basano sull’acquisizione e sull’analisi di caratteristiche biometriche uniche del viso, come la forma degli occhi e del naso, che vengono convertite in modelli matematici e confrontate con un database.

I moderni sistemi di riconoscimento facciale possono essere utilizzati per identificare persone in foto, video e persino in tempo reale. Questi sistemi consentono, ad esempio, di confrontare se due immagini ritraggono la stessa persona o di scansionare grandi quantità di materiale visivo alla ricerca di un volto specifico.

Come funziona il riconoscimento facciale?

Il riconoscimento facciale è un processo a più fasi che si basa su tecnologie della visione artificiale (computer vision) e dell’intelligenza artificiale. Sebbene esistano diversi sistemi di riconoscimento facciale con configurazioni e modalità operative differenti, l’identificazione dei volti segue solitamente questo schema:

1. Rilevamento del volto (face detection): il primo passo consiste nel localizzare un volto in un’immagine o in un video, solitamente utilizzando la visione artificiale. La tecnologia non cattura i dati del viso solo frontalmente, ma anche di profilo.
2. Analisi del volto (face analysis): il sistema analizza poi le caratteristiche biometriche del volto, come la profondità delle orbite oculari, la distanza tra gli occhi, la forma degli zigomi e la conformazione di labbra, orecchie e mento. La maggior parte dei sistemi utilizza immagini 2D per l’analisi, dal momento che sono più facili da confrontare con foto pubbliche e database.
3. Creazione di un’impronta facciale: l’algoritmo trasforma le caratteristiche rilevate in una firma digitale, chiamata “impronta facciale” (faceprint), che rappresenta matematicamente il volto. Poiché ogni volto è unico, l’impronta facciale è simile a un’impronta digitale.
4. Confronto con il database: il sistema di riconoscimento facciale confronta l’impronta facciale creata con un database di volti noti e valuta la probabilità di una corrispondenza facciale. Gli algoritmi di confronto altamente sviluppati sono in grado di trovare corrispondenze nonostante le diverse condizioni di luce, le espressioni facciali e gli angoli di ripresa.

Quali sono le principali applicazioni dei sistemi di riconoscimento facciale?

Le tecnologie di riconoscimento facciale sono utilizzate in numerosi ambiti, tra cui:

• Smartphone: numerosi modelli di smartphone offrono all’utente la possibilità di sbloccare il dispositivo utilizzando il riconoscimento facciale. Parlando del proprio sistema “Face ID”, Apple ha dichiarato che la probabilità che un volto casuale sblocchi un iPhone è inferiore a una su un milione.
• Forze dell’ordine: negli Stati Uniti e in altri Paesi, il riconoscimento facciale viene utilizzato sempre più frequentemente per individuare le persone ricercate. Le forze dell’ordine possono anche scattare una foto sul campo e confrontarla con i database.
• Aeroporti e controlli di frontiera: un numero crescente di viaggiatrici e viaggiatori possiede passaporti biometrici, che consentono di saltare le lunghe code grazie al controllo dei passaporti elettronici. Il riconoscimento facciale viene utilizzato anche per migliorare la sicurezza in occasione di grandi eventi, come i Giochi Olimpici.
• Online banking: diverse app bancarie offrono la possibilità di autenticare le transazioni tramite riconoscimento facciale. Siccome non è necessario inserire una password o un PIN, i criminali informatici non hanno la possibilità di spiare i dati rilevanti. Questo aumenta la sicurezza delle operazioni bancarie online.
• Sanità: i sistemi di riconoscimento facciale possono velocizzare la registrazione dei pazienti negli ospedali. Le tecnologie di facial recognition permettono inoltre di identificare emozioni e dolori nel paziente.

Cinque esempi pratici di utilizzo del riconoscimento facciale

• Il gigante dell’e-commerce Amazon ha sviluppato un sistema di riconoscimento facciale basato su cloud chiamato Rekognition che, oltre alla verifica dell’identità basata sul volto, permette anche l’analisi delle emozioni e la scansione di video per rilevare contenuti inappropriati.
• Il colosso tecnologico Apple consente ai suoi utenti di sbloccare rapidamente il proprio smartphone tramite riconoscimento facciale, oltre che di accedere ad app e confermare acquisti.
• British Airways offre a viaggiatrici e viaggiatori (a seconda dell’aeroporto) la possibilità di effettuare controlli d’identità tramite riconoscimento facciale, eliminando la necessità di mostrare il passaporto o la carta di imbarco.
• Coca-Cola utilizza il riconoscimento facciale in Cina per premiare chi ricicla bottiglie e lattine. In Australia, l’azienda lancia pubblicità personalizzate sui suoi distributori automatici e in Israele utilizza il riconoscimento facciale in eventi di marketing.
• La piattaforma di social media Facebook utilizza negli Stati Uniti dal 2010 uno strumento di riconoscimento facciale per taggare automaticamente le persone nelle foto (dal 2019, solo su base volontaria).

Che ruolo ha l’intelligenza artificiale nel riconoscimento facciale?

L’intelligenza artificiale riveste un’importanza fondamentale nello sviluppo e nel funzionamento dei moderni sistemi di riconoscimento facciale. Gli strumenti di intelligenza artificiale consentono il miglioramento continuo della tecnologia attraverso l’apprendimento automatico. I sistemi corrispondenti utilizzano i dati forniti per adattare i propri algoritmi e diventare così sempre più efficienti nel tempo.

Le reti neurali vengono spesso utilizzate come fondamento dei moderni sistemi di riconoscimento facciale. Vengono utilizzate principalmente le reti neurali convoluzionali (CNN), che elaborano le immagini del volto in modo graduale e generano impronte facciali molto precise, anche in condizioni non ottimali. I sistemi CNN sono in grado di farlo persino in tempo reale, risultando particolarmente vantaggiosi per applicazioni critiche come i controlli di accesso o i sistemi di sorveglianza.

Quali sono le opportunità e i rischi del riconoscimento facciale?

Il riconoscimento facciale offre un notevole potenziale, soprattutto nei settori della sicurezza e dell’efficienza. I sistemi di facial recognition di ultima generazione consentono un’identificazione rapida e affidabile delle persone, utile sia per i controlli di accesso che per la lotta contro la criminalità e l’indagine sui crimini. Inoltre, i sistemi di riconoscimento facciale migliorano l’esperienza utente, ad esempio attraverso lo sblocco degli smartphone. Le aziende possono utilizzare il riconoscimento facciale per offrire servizi personalizzati e ottimizzare i processi.

Il principale rischio associato al riconoscimento facciale riguarda la protezione dei dati e la privacy. Dato che questi sistemi permettono di identificare e monitorare le persone in modo discreto, c’è il pericolo di abusi da parte di governi, aziende o criminalità informatica. Le esperte e gli esperti sollevano anche preoccupazioni riguardo alla precisione del riconoscimento facciale, che può essere meno accurata nelle minoranze etniche, con un tasso più elevato di identificazioni errate.