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Il riconoscimento facciale supera i limiti della posizione

Un algoritmo sviluppato dalla Stanford University promette di identificare un volto anche quando è girato o parzialmente coperto. Ecco come funziona

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.

 

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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