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Tecnologia
February 19 2015

Il riconoscimento facciale supera i limiti della posizione

Roberto Catania

Da qualche anno a questa parte, i telefonini, i tablet, le fotocamere ma anche molte applicazioni di largo consumo sono diventati fisionomisti. Grazie ai progressi delle tecniche di riconoscimento facciale, non c'è dispositivo che non riesca a identificare un volto in tempo pressoché reale. Quasi come farebbe un umano.

Quasi, appunto. Sì, perché per quanto sofisticati e raffinatissimi, gli attuali strumenti informatici hanno dei limiti. Uno su tutti: riescono a essere sufficientemente precisi solo quando lavorano su immagini di buona qualità, ovvero quando si trovano davanti a foto scattate in condizioni di piena luminosità e con volti ripresi frontalmente.

Come funzionano le attuali tecniche di riconoscimento facciale

MIT Technology Review
Gli attuali sistemi di riconoscimento facciale si basano in buona parte sull’algoritmo sviluppato nel 2001 da Paul Viola e Michael Jones.
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Come funzionano le attuali tecniche di riconoscimento facciale

Wikipedia
L’algoritmo si concentra sui volti ripresi frontalmente concentrandosi sul riconoscimento dei pattern relativi ai particolari del volto umano: il naso forma solitamente una linea verticale più luminosa rispetto alle orbite oculari ai lati, allo stesso modo gli occhi sono spesso in ombra rispetto al resto del volto, dando origine a una fascia orizzontale più scura.
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Come funzionano le attuali tecniche di riconoscimento facciale

NIGEL TREBLIN/AFP/Getty Images
Il riconoscimento facciale non è determinato dall’analisi dei singoli pattern ma dalla combinazione a cascata dei vari elementi analizzati.
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Come funzionano le attuali tecniche di riconoscimento facciale

YOSHIKAZU TSUNO/AFP/Getty Images)
Uno dei vantaggi dell’algoritmo Viola-Jones risiede nella velocità di computazione e nell’indipendenza da fattori quali scala e localizzazione. Il principale svantaggio risiede nella necessità di operare quasi ed esclusivamente su immagini frontali. Oltre i 45 gradi di rotazione (sia verticale che orizzonatale) il sistema perde in efficacia.
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Come funzionano le attuali tecniche di riconoscimento facciale

Wikipedia
Recentemente Facebook ha annunciato un programma di sviluppo per una tecnologia di riconoscimento basata su reti neurali e deep learning. DeepFace, questo il nome della soluzione, si occupa di tracciare un profilo 3D delle facce raffigurate, rielaborandolo in modo che il viso assuma una disposizione frontale. Un sistema di apprendimento automatico basato su rete neurale si occupa successivamente di “disegnare” una copia numerica del volto, in modo da poterla confrontare con un’altra.
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Dalla Stanford University, però, arriva un annuncio che potrebbe cambiare drasticamente lo scenario. Si tratta di un nuovo algoritmo che lavora sul riconoscimento del viso da diverse angolazioni. Sachin Farfade, Mohammad Saberian e Li-Jia Li - questi i nomi dei tre ricercatori californiani - avrebbero trovato il modo superare i limiti delle attuali tecnologie basate su pattern, sfruttando reti neurali basate su decine di migliaia di modelli registrati, in questo caso immagini di volti riprese da più angolazioni.

Gli studiosi - chiarisce MIT Technology Review - hanno creato un database di 200.000 immagini di volti immortalati da varie angolazioni e orientamenti e altre 20 milioni di immagini senza facce. Hanno poi addestrato la loro rete neurale in lotti da 128 immagini per oltre 50.000 iterazioni. Il risultato è un sistema che promette di identificare un volto in tutte le posizioni, persino quando è parzialmente coperto, e che all’occorrenza è in grado di individuare più di una faccia all’interno della stessa immagine.

La tecnica, denominata Deep Dense Face Detector, ricorda per certi versi quella annunciata da Facebook qualche mese fa all’interno del suo programma di deep learning. La differenza, ci tengono però a sottolineare i ricercatori, sta qui nella maggior velocità e accuratezza del risultato fornito.

Se Deep Dense Face Detector sarà in grado di mantenere le promosse fatte dai suoi creatori, è ragionevole pensare a un suo utilizzo in numerosi campi d’applicazione, soprattutto in ambito sicurezza. Le attuali tecniche di riconoscimento facciale offrono infatti percentuali di accuratezza fra il 50 e il 60% (l’occhio umano, per dire, si attesta intorno al 93%), tassi ancora troppo bassi per consentirne un uso affidabile nei dipartimenti di Polizia, negli aeroporti e in tutti gli altri contesti nei quali l'analisi dell'identità in tempo reale ha un valore cruciale.

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