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Come funziona il riconoscimento facciale

1 August 2019 | Scritto da La redazione

Individuare un viso è semplice, riconoscerlo è molto più complesso

Il riconoscimento facciale è ovunque, lo troviamo nei nostri telefoni e nei nostri computer, ma anche utilizzato da enti governativi con diversi scopi. Si tratta di un campo di studi, quello del facial recognition, che ha visto un enorme sviluppo negli ultimi anni e che in futuro giocherà un ruolo sempre più importante nell’intreccio fra società e tecnologia. Ma come fanno le macchine a riconoscere i nostri volti?

Come funziona il riconoscimento facciale. Riconoscere un volto non è un compito semplice. Noi umani ci siamo abituati perché lo impariamo dalla nascita ma per una macchina può essere problematico. Per riuscire a indentificare un viso è necessario prima di tutto individuarlo, quindi trovare nelle immagini quelle parti fondamentali che caratterizzano una faccia: due occhi, un naso, una bocca. Fin qui non è troppo complesso, è il distinguere fra due facce che richiede un approccio completamente diverso.

Ogni singolo dettaglio conta: per questo gli algoritmi di riconoscimento facciale vengono addestrati per rilevare dettagli dell’ordine di millimetri di moltissimi parametri: dalla distanza fra le due pupille alla profondità delle orbite, passando per l’altezza degli zigomi, la forma della mascella, l’ampiezza del naso e altre decine e decine di attributi.

 

Rischi e abusi. I sistemi di riconoscimento facciale più efficaci riescono a distinguere due gemelli identici e hanno un rateo di successo quasi del 100%. Una tecnologia potentissima, quindi, il cui utilizzosolleva non poche preoccupazioni: per questo diversi Stati hanno deciso di vietarne l’utilizzo da parte delle forze dell’ordine, che rischiavano di abusare di questa tecnologia, non ancora in grado di offrire garanzie di efficacia sufficienti.

C’è da considerare inoltre che spesso gli algoritmi che gestiscono il riconoscimento facciale vengono addestrati su database composti da immagini di uomini bianchi, questo significa che l’accuratezza del sistema è inferiore quando deve riconoscere persone appartenenti a minoranze etniche, come ad esempio gli afro-americani, il che porta il sistema a essere facile preda di distorsioni dei risultati di stampo razzista.

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La redazione
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