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Classificazione di volti mediante sistemi biometrici multimodali

Impiego nei sistemi biometrici

L'identificazione attraverso il volto, come già accennato, è la forma più tipica di identificazione tra esseri umani e proprio per questo i sistemi e gli algoritmi di biometria del volto sono così affascinanti nel loro tentativo di emulare la natura umana. L'ormai ampia diffusione del riconoscimento facciale nei sistemi di sorveglianza è stata facilitata soprattutto dal fatto che i sistemi a biometria facciale non richiedono la cooperazione dell'utente.

Le prime applicazioni di questa tecnologia hanno riguardato principalmente luoghi aperti al pubblico come gli aeroporti, che già dai primi anni del 2000 hanno scommesso sui sistemi a biometria facciale per velocizzare i controlli di sicurezza.



Più di recente la corsa all'automatizzazione con sistemi di biometria facciale sta riguardando gli aeroporti di Tokyo che, in preparazione al grande flusso di visitatori atteso per le Olimpiadi 2020, stanno già sperimentando innovativi gate di accesso affiancandoli alle tradizionali procedure di immigrazione.

Alcune applicazioni, invece, non richiederanno di associare il volto ad una specifica persona. Per esempio, alcuni algoritmi di auto-set presenti nelle fotocamere digitali e negli smartphone individuano i volti e scelgono l'opportuna luminosità prima dello scatto. Per piattaforme di questo tipo non farà differenza di chi sia il volto.

Possiamo affermare che la prima fase del riconoscimento facciale è proprio individuare se e dove un volto è presente all'interno di un'immagine acquisita, ovvero effettuare la face detection.

I sensori ottici, infatti, catturano le immagini che si trovano nel loro campo visivo, tra cui anche gli eventuali volti umani presenti. Ma l'immagine che un elaboratore riceve in input è costituita essenzialmente da pixel, a loro volta rappresentati da numeri, e, senza un apposito algoritmo, non si potrà capire se quello davanti al sensore ottico è un volto oppure qualsiasi altro oggetto. Per quanto questa cosa possa sembrare banale per l'essere umano, per l'elaboratore risulta essere un compito molto arduo, tanto da diventare uno dei principali argomenti di studio degli ultimi anni.

Come facciamo a capire che quello davanti a noi è un volto, magari su uno sfondo complesso, in condizioni di luce non appropriate o in una posizione non frontale? Alcune delle soluzioni utilizzate saranno trattate nel successivo capitolo 3.

Se, invece, la necessità è quella di distinguere un volto da un altro, una volta completata la face detection su un'immagine occorrerà riconoscere i volti al suo interno. La face recognition userà criteri nettamente diversi da quelli della detection poiché lo scopo è quello di individuare parametri unici per ciascun volto, distinguendolo da tutti gli altri. Di alcune di queste tecniche si tratterà più nello specifico nel capitolo 4.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Classificazione di volti mediante sistemi biometrici multimodali

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Informazioni tesi

  Autore: Pasquale Lafiosca
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2017-18
  Università: Politecnico di Bari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica e dell'Automazione
  Relatore: Giuseppe  Mastronardi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 67

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Parole chiave

riconoscimento
artificiale
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facciale
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