Il riconoscimento facciale oggi è una realtà diffusa in molteplici contesti: non è più un metodo fantascientifico ma una tecnica che viene usata da ognuno di noi, spesso senza che ce ne rendiamo conto. Vi si può ricorrere, per esempio, per questioni di sicurezza: i soggetti che passano di fronte a una webcam, a una videocamera o a una fotocamera digitale di un impianto di video sorveglianza possono essere riconosciuti in maniera istantanea, letteralmente in tempo reale. Una soluzione di questo tipo può essere sfruttata dalle forze dell’ordine che sono alla ricerca di ladri o altri individui responsabili di reati.
Di recente, inoltre, anche Facebook ha reso disponibile un’opzione attraverso la quale si può attivare il riconoscimento facciale per le foto che vengono pubblicate e condivise dagli utenti del social network. Noto anche come face detection, questo sistema si basa sull’intelligenza artificiale e viene sfruttato in ambito biometrico, con lo scopo di individuare l’identità di un soggetto o di verificarla, sfruttando una o varie immagini. Le tecniche di elaborazione digitale delle immagini sono in grado di isolare le facce e di ignorare tutti gli elementi che non hanno a che fare con i volti: è il cosiddetto background.
Il riconoscimento facciale non è altro che un riconoscimento di pattern, con il pattern che è costituito, ovviamente, da un volto umano. Se in passato i sistemi ricercavano la bocca, il naso e gli occhi, attualmente le soluzioni più evolute hanno la capacità di riconoscere le facce anche in assenza di una visione frontale, per esempio con il volto ruotato. La faccia viene modellata come se si trattasse di un oggetto, a 3 o a 2 dimensioni. Il modello di Markov nascosto e i metodi Kernel sono due esempi di algoritmi adoperati in questo settore: essi in genere sono combinati tra loro, in modo tale che i pregi degli uni vadano a compensare i punti deboli degli altri.
Anche Apple ha adottato il riconoscimento facciale, usato per impedire che l‘iPhone X venga utilizzato da persone diverse dal proprietario: come si vede, la sicurezza è lo scopo principale che si intende perseguire.
Un ulteriore ambito in cui il riconoscimento facciale può essere applicato è quello del digital signage, come dimostrano le soluzioni che sono state progettate e messe a punto da Hdds Vision. Un software di riconoscimento facciale in questo campo, infatti, permette di conoscere le reazioni dei clienti e di studiare i comportamenti dei consumatori all’interno di attività commerciali di qualsiasi tipo, dalle agenzie immobiliari ai ristoranti, dai supermercati ai negozi di abbigliamento, dai musei ai punti informativi. Si tratta di soluzioni non invasive, il che vuol dire che non danno minimamente fastidio agli utenti e, soprattutto, non condizionano in alcun modo i responsi e i risultati delle analisi.
