La biometria viene sempre più utilizzata per l’identificazione e l’autenticazione di una persona attraverso tecnologie di Face Recognition e Face Comparison.

La biometria facciale, acquisisce un volto da un’immagine o un video e lo trasforma in dati digitali in base alle caratteristiche del viso: spaziatura degli occhi, la distanza dal naso, il contorno delle labbra, ecc.

Prima di entrare nel vivo dell’argomento è bene capire la differenza tra termini spesso confusi tra loro.

 

Differenza tra Face Detection, Face Recognition e Face Comparison

La Face Detection è quella tecnologia in grado di localizzare la presenza di volti di persone all’interno di flussi video o immagini digitali. Per farlo, utilizza il machine learning e algoritmi costruiti per riconoscere visi umani all’interno di immagini con più oggetti. Il rilevamento dei volti è alla base dei processi di Face Recognition e Face Comparison. Gli utilizzi sono vari, come ad esempio:

  • Messa a fuoco nelle fotocamere
  • Marketing: viene reso visibile un annuncio pubblicitario solo quando avviene il riconoscimento del volto
  • Conteggio delle persone in una determinata area (pensiamo a quanto sarebbe utile in tempi di Covid-19 per evitare assembramenti)

La Face Recognition, invece, tenta di stabilire l’identità di una persona a partire dalle caratteristiche del viso. Essa, infatti, va oltre il riconoscimento della presenza del volto. Il processo di riconoscimento inizia con l’acquisizione di un’immagine digitale del volto. Dopodiché il software di riconoscimento facciale confronta quel dato con le immagini di un database di record archiviati.

La Face Comparison, a differenza della Face Recognition che risponde alla domanda “chi è?”, risponde alla domanda “perché i due visi corrispondono?”. Funziona in modo molto simile al riconoscimento facciale. Parte dall’acquisizione di un’immagine che viene confrontata con altre immagini (presenti nel database o inserite in input per il paragone). La discrepanza sta nel risultato. Infatti, la Face Comparison restituisce dei valori numerici che spiegano il perché i volti di due immagini diverse corrispondono alla stessa persona. Per farlo vengono analizzate le caratteristiche del volto e le loro proporzioni.

 

Il mercato della Face Recognition e Face Comparison

Uno studio del 2019 ha stimato che entro il 2024 il mercato globale della Face Recognition, quindi anche della Face Comparison che ne è un’evoluzione, arriverà a generare 7 miliardi di dollari. I settori principali di sviluppo saranno Sicurezza Pubblica e Sanità.

 

Sicurezza Pubblica 

I vantaggi del Riconoscimento Facciale e del Face Comparison nel rilevamento e prevenzione della criminalità sono innumerevoli. Vediamo qualche esempio di utilizzo di questa tecnologia:

  • Prevenzione di frodi e furti d’identità
  • Controlli di frontiera confrontando la foto del passaporto con il volto reale della persona
  • Controlli di polizia
  • Trovare bambini scomparsi
  • Identificare e rintracciare i criminali

 

Sanità 

In questo settore sono già in azione sistemi di identificazione biometrica e negli ultimi anni sono stati compiuti grandi progressi. Infatti è già possibile rilevare malattie genetiche come la sindrome di DiGeorge con un tasso di successo del 96,6%.

 

Pragma Etimos: Soluzioni di Face Recognition e Face Comparison

Pragma Etimos sviluppa soluzioni di Face Recognition e Face Comparison su misura alle esigenze del cliente. Partendo da un’immagine siamo in grado di:

  • Identificare la persona
  • Stabilire l’età e il genere
  • Confrontare diverse immagini e spiegare perché i due volti corrispondono alla stessa persona

Inoltre, sviluppiamo software volti all’analisi dei flussi di dati visivi (video e immagini) che attraverso tecnologie e algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) sono in grado di individuare veicoli, targhe, oggetti di varia natura, colori, persone, animali ed estrarne varie informazioni.

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