Riconoscimento automatico del volto |
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A complemento dell'indagine sullo stato dell'arte della ricerca, sono stati presi in considerazione anche alcuni sistemi commerciali(1) per il riconoscimento del volto, dei quali viene qui data una brevissima panoramica. Benché tutte le informazioni riportate in questa sezione siano state ricavate dai siti web dei rispettivi produttori (con le conseguenti riserve sulla rispondenza a realtà delle caratteristiche descritte e delle prestazioni vantate, che andrebbero ovviamente sottoposte ad accurata verifica in condizioni standard controllate), non sembra che le tecniche utilizzate nei prodotti commerciali siano molto diverse da quelle proposte nella ricerca.
Miros Inc., Wellesley, Mass., USA [89] commercializza una linea di prodotti che consentono di utilizzare l'immagine del volto come chiave di accesso:
Tutti questi prodotti utilizzano una TrueFace Engine basata su reti neurali, disponibile anche separatamente come DLL per piattaforme Windows o come libreria statica per piattaforme Sun Solaris.
FaceVACS è un sistema di riconoscimento del volto prodotto da Plettac Electronic Security GmbH, Fürth, Germany [90], sotto diverse forme:
A partire da una serie di immagini video, il sistema localizza il volto e identifica un certo numero di caratteristiche facciali, che vengono poi confrontate con le corrispondenti caratteristiche di un catalogo di immagini del personale autorizzato. È possibile riconoscere una persona anche se l'angolo di ripresa è leggermente differente rispetto alla vista frontale, come pure se il soggetto ha un diverso taglio di capelli, un diverso modello di occhiali o una diversa epressione facciale; inoltre, il sistema non si lascia ingannare da fotografie o maschere.
FaceIt è una serie di prodotti di Visionics Corp., Jersey City, New Jersey, USA [91]:
Dopo l'analisi e la localizzazione, il volto viene trasformato in una rappresentazione interna mediante un algoritmo detto analisi delle caratteristiche locali (LFA, local feature analysis), da cui si ricava un insieme di feature locali statisticamente predefinite; l'insieme di feature viene rappresentato quantitativamente in modo da rendere semplice ed efficiente il confronto con le informazioni del database; per di più, tale rappresentazione è invariante rispetto all'illuminazione, al colore della pelle, all'espressione facciale e all'angolo di vista (che può variare fino a 35° in tutte le direzioni). In occasione dell'US Biometric Consortium Meeting del 1996, l'US Army Research Laboratory (ARL) ha annunciato che una versione di FaceIt si è classificata prima in una suite di test di riconoscimento basato sul database FERET.
ZN GmbH, Bochum, Germany [92] produce ZN-Face, un sistema AFR basato su reti neurali per il controllo di accesso. Tipicamente, l'operazione di identificazione richiede circa 3 secondi su piattaforma Pentium PC. Il software è organizzato in due moduli (server e verifica) che possono risiedere anche su macchine diverse.
Un prodotto simile al precedente è Phantomas, capace di reperire l'immagine di un volto in un database a partire da un input costituito da un'immagine, da un disegno o da uno schizzo, ed è quindi di notevole aiuto nella ricerca di foto segnaletiche in base alla descrizione di un testimone.
Il prodotto di punta di Technology Recognition Systems, Alexandria, Virginia, USA [93] è FR1000, che riconosce una persona mediante una telecamera ad infrarossi con cui viene costruita una mappa termografica del volto. In tal modo il riconoscimento, oltre ad essere insensibile all'illuminazione, può essere effettuato anche in presenza di travestimenti o interventi di chirurgia plastica.
Berninger Software, Marburg, Germany [94] commercializza due prodotti che rientrano nell'ambito dell'AFR:
One-to-One e PAC-1000 sono entrambi prodotti di Identification Technologies, Columbia, Maryland, USA [95], basati su tecnologie similari, che rappresentano il volto con un codice di 96 byte; sono in grado di identificare un soggetto in meno di 1 secondo, e sono insensibili alle variazioni di illuminazione o al movimento del soggetto ripreso.
Il principale prodotto AFR di Viisage Technology Inc., Littleton, Mass., USA [96] è Viisage Gallery, una libreria per piattaforme Windows 9x/NT; essa mette a disposizione delle applicazioni i tool necessari per la costruzione di un database di immagini e delle informazioni ad esse associate, e consente inoltre l'identificazione del volto del soggetto mediante il confronto dell'immagine corrispondente con quelle del database.
ImageWare Software Inc., San Diego, Calif., USA [97], è un'azienda specializzata in applicazioni di ausilio all'indagine legale, giudiziaria e criminale. Il suo principale prodotto è CRIMES, per piattaforme Windows, in realtà costituito una suite di applicazioni:
Eyematic Interfaces Inc., Santa Monica, Calif., USA [98] produce una serie di toolkit in linguaggio C++ per piattaforme Windows NT/95/98, Unix e Java, da utilizzare in tutte quelle applicazioni di visione artificiale in cui è richiesta l'analisi e la descrizione di persone e dei loro atteggiamenti. Sono disponibili moduli per la localizzazione della testa e il tracciamento della sua posizione in una sequenza video, per la stima dell'angolazione di posa del volto, per la classificazione, l'identificazione e l'autenticazione del volto, per l'analisi dell'espressione facciale, per la ricostruzione tridimensionale della testa a partire da immagini del volto riprese da varie angolazioni, per la creazione di cataloghi e di database di volti, e perfino per il riconoscimento della gestualità nei movimenti delle mani.
Questo prodotto si è classificato primo nel Face Recognition Technology Contest organizzato nel 1996-97 dall'US Army Research Laboratory come parte del programma FERET.
Il principale prodotto AFR di Agma-Morpho, Orsay Cedex, France [99] è Morphomatic, per Windows NT/95/98, che utilizza il riconoscimento del volto per consentire l'accesso ai dati sensibili di un PC; il database degli utenti autorizzati può arrivare fino a 20 persone, le operazioni di addestramento su un nuovo utente durano circa 2 minuti, e il riconoscimento e l'autenticazione richiedono circa 5 secondi.
Visual Automation Ltd., Manchester, UK [100], collegata con il Dipartimento di Biofisica Medica dell'Università di Manchester, distribuisce IAU (Image Analysis Unit), un sistema di analisi e riconoscimento del volto basato su Matlab 5, particolarmente studiato per limitarne la sensibilità alle variazioni di espressione facciale, angolo di vista e illuminazione.
UnMask è un prodotto AFR di VisionSphere Technologies Inc., Montreal, Canada [101], in grado di confrontare immagini di volti e di stabilire se essi appartengono o meno alla stessa persona. L'operazione avviene in circa 1.3 secondi, e vengono dichiarate prestazioni migliori dell'1% sui falsi positivi (persone diverse dichiarate identiche) e migliori del 2% sui falsi negativi (persone identiche dichiarate diverse).
(1) Tutti i marchi e le denominazioni sono proprietà riservata dei rispettivi produttori.
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© 1997-2003 Paolo Marincola (Rome, Italy)
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Last revised: 2003-12-06 22:40