Tesi di Master di: DOMENICO DI VITO

Framework integrato per il riconoscimento di persone in video

È possibile classificare le tipologie di sistemi automatici di riconoscimento in due grandi famiglie:

•sistemi di riconoscimento dell’identità, o, più semplicemente, sistemi di identificazione: stabiliscono se un individuo appartiene a un insieme di individui noti. In questo caso il problema necessita di confronti di tipo uno a molti;

•sistemi di verifica dell’identità: stabiliscono se un individuo è colui che dichiara di essere. In questo caso il problema necessita di confronti di tipo uno a uno.

Il presente lavoro è focalizzato sul primo tipo di sistemi, anche se le metodologie di elaborazione esaminate sono applicabili anche al secondo tipo.

Le strategie di confronto variano in base al tipo di tecnologia biometrica adottata, ma in generale impiegano algoritmi che estraggono feature significative dalle caratteristiche biometriche in modo da costruire un modello matematico/numerico sul quale sia possibile effettuare misure di “distanza” (in uno spazio multidimensionale).

Nel caso dell'identificazione, il sistema deve eseguire un confronto uno a molti tra il modello creato a partire dalla caratteristica biometrica appena estratta e i modelli contenuti nell’intero database, in modo da individuare se il modello possa essere associato a un individuo registrato. Nel caso pessimo l’elaborazione diviene estremamente pesante in quanto deve effettuare un confronto per similarità con 1

ognuno dei modelli memorizzati. Per questo motivo vengono spesso adottate tecniche di partizionamento della base di dati che permettano di limitare le ricerche di somiglianza su una porzione limitata dell’insieme di modelli.

L’utilizzo di tecniche approssimate nelle fasi di confronto tra modelli è necessario sia per ragioni di efficienza, considerata l’elevata dimensione dei modelli, sia per la tipologia di dati da trattare: confrontando caratteristiche biometriche acquisite in tempi diversi è frequente che l’affidabilità non raggiunga il 100%. Questo risultato può essere spiegato in parte dalla dinamicità delle caratteristiche biometriche, che possono subire variazioni tra un’acquisizione e l’altra (invecchiamento, cambio di “look”, lacerazioni della pelle in prossimità delle impronte digitali, ecc.) e in parte da variazioni dell’ambiente di acquisizione (variazioni di luminosità, temperatura, umidità, rumore di fondo, ecc.). Inoltre va considerato il comune “rumore” presente durante una fase di acquisizione dei dati.

È quindi importante definire in maniera corretta una misura di similarità, oltre a una soglia di accettabilità da regolare in modo sperimentale e in base al grado di sicurezza della risorsa da proteggere.

Lo stato dell’arte sulle grandezze biometriche mostra un panorama ampio e variegato. Esistono in commercio, o per lo meno in fase prototipale, sistemi che fanno uso di diverse tecniche, basate ad esempio su: impronte digitali, caratteristiche del volto, forma della mano, iride, retina, voce, firma autografa, odore, modo di battere i tasti sulla tastiera, ecc. L’incremento di interesse sul settore biometrico registrato negli ultimi anni e previsto per il futuro è dovuto in gran pare ai settori emergenti: accesso a PC/Reti, e-commerce e telefonia, accesso ad aree riservate e sorveglianza. Questo va ad aggiungersi all’ormai maturato settore pubblico: identificazione civile e criminale. La scelta di una grandezza biometrica va valutata come compromesso di diversi fattori: tipologia di applicazione da realizzare, tipologia di risorse da proteggere, prestazioni richieste, proprietà peculiari delle varie tecniche, costi realizzativi e di mantenimento.

Infine è importante aprire una parentesi riguardo la “tutela della privacy”. La normativa vigente in materia pone una serie di problemi strettamente correlati allo sviluppo di tecnologie di riconoscimento: le nuove frontiere della biometria producono infatti nuovi dati sensibili da tutelare. L’intenzione di diffondere sistemi di controllo basati su dati biometrici come: iride, volto, e perfino dati genetici, sollevano l’eventualità di una discriminazione “genetica”. Inoltre nel caso dei dati 2

genetici le informazioni deducibili potrebbero oltrepassare il singolo individuo, per andare a invadere anche la privacy dei familiari e dell’intera popolazione a cui esso appartiene. In questo caso si eccederebbe la specifica finalità dell’identificazione.

Tra tutte le caratteristiche adatte al problema dell'identificazione, il volto costituisce un’opzione ricca di vantaggi rispetto alle concorrenti: in primo luogo possiede un elevato “gradimento” da parte degli utenti finali. Inoltre è caratterizzato da un buon compromesso di universalità, unicità, permanenza e prestazioni. L’ampia accettazione del sistema è dovuta sia alla scarsa cooperazione necessaria per la fase di acquisizione dei dati, sia all’assenza di qualunque contatto fisico uomo-macchina. Inoltre il costo delle apparecchiature necessarie alla realizzazione del sistema è sicuramente uno dei più bassi. 

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