Macherina riconoscimento facciale

Le mascherine per il viso bloccano la tecnologia di riconoscimento facciale

Un nuovo algoritmo per il riconoscimento facciale ha fallito il 50% delle volte quanto ha cercato di identificare volti coperti dalle mascherine
Le mascherine per il viso bloccano la tecnologia di riconoscimento facciale FASTWEB S.p.A.

Un nuovo studio del National Institute of Standards and Technology (NIST) negli Stati Uniti ha testato l'accuratezza degli algoritmi commerciali di riconoscimento facciale nell'identificazione delle persone che indossano maschere protettive. Lo studio rivela che alcuni sistemi utilizzati commercialmente non riescono ad autenticare i volti mascherati fino al 50% delle volte.

Negli ultimi anni il crescente utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale da parte delle forze dell'ordine ha portato a un significativo dibattito pubblico sull'efficacia della tecnologia e la mancanza di controllo sui suoi usi. Diverse città degli Stati Uniti hanno completamente vietato l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale, mentre l'American Civil Liberties Union (ACLU) sta spingendo per una maggiore trasparenza su dove e come questa può venire implementata.

In questo periodo di pandemia, tuttavia, la maggior parte delle persone in tutto il mondo indossano maschere per il viso in pubblico. Sono state quindi sollevate nuove domande sull'effetto che questo può avere sulla tecnologia di riconoscimento facciale. Un recente rapporto su The Intercept ha rivelato una nota della sicurezza nazionale di fine maggio che esprime preoccupazione per l'effetto della maschera facciale, che di fatto abbatte l'accuratezza dei sistemi di riconoscimento facciale.

"Siamo valutando che i sistemi di riconoscimento facciale utilizzati per supportare le operazioni di sicurezza negli spazi pubblici saranno meno efficaci, a causa dell'uso diffuso di maschere facciali per limitare la diffusione di Covid-19", sottolinea la nota dell'intelligence, il che solleva preoccupazioni su quei "personaggi violenti" che potrebbero trarre beneficio dall'utilizzo delle maschere protettive per eludere i controlli delle forze dell'ordine.

Ora, un nuovo studio pubblicato sta offrendo la prima di una serie di ricerche sull'efficacia degli attuali sistemi di riconoscimento facciale su persone che indossano maschere per il viso. Il programma del NIST è chiamato Face Recognition Vendor Test (FRVT) e questo studio iniziale ha analizzato 89 sistemi di riconoscimento facciale disponibili in commercio confrontandoli uno ad uno in una serie di test su volti mascherati.

"Con l'arrivo della pandemia, dobbiamo capire come la tecnologia di riconoscimento facciale funzioni sui volti mascherati", afferma Mei Ngan, uno scienziato informatico che lavora al NIST. "Abbiamo iniziato concentrandoci su come un algoritmo sviluppato prima della pandemia potrebbe essere influenzato da soggetti che indossano maschere per il viso. Verso la fine dell'estate, abbiamo in programma di testare l'accuratezza degli algoritmi che sono stati sviluppati intenzionalmente sui volti mascherati."

I test di abbinamento one-to-one condotti nello studio hanno comportato la corrispondenza diretta di un'immagine del volto target con altre immagini della stessa persona su un database. È uno dei test più semplici per un sistema di riconoscimento facciale e generalmente meno soggetto a errori, rispetto ai sistemi più grandi che scansionano i volti random tra la gente.

Lo studio ha scoperto che anche l'algoritmo di riconoscimento facciale più accurato è fallito a tassi significativamente elevati di fronte a un viso mascherato. Il miglior sistema testato nello studio ha comunque portato a un tasso di fallimento del 5%, rispetto al suo normale tasso di fallimento dello 0,3 percento. Lo studio ha anche osservato che algoritmi "ugualmente competenti" non sono riusciti a rintracciare volti mascherati tra il 20 e il 50% delle volte.

Più nello specifico, lo studio ha rilevato che più la copertura del viso è alta sul ponte del naso di una persona, meno preciso è il sistema nell'identificarla. Anche il colore della maschera è risultato rilevante, con le maschere nere che influivano negativamente sull'accuratezza, rispetto alle maschere chirurgiche blu.

È interessante notare che lo studio ha anche scoperto che le maschere per il viso hanno aumentato significativamente i tassi di risultati falsi negativi ma non risultati falsi positivi. Quindi questo significa che gli algoritmi di riconoscimento facciale non identificavano erroneamente i volti mascherati come persone diverse, ma piuttosto non erano semplicemente in grado di fare una determinazione efficace.

Ngan afferma che i futuri studi NIST esamineranno altre variabili e nuovi sistemi di riconoscimento facciale progettati per aggirare il problema dei volti mascherati.

"Per quanto riguarda l'accuratezza dei volti coperti da maschere, ci aspettiamo che la tecnologia continui a migliorare", afferma Ngan. "Ma i dati che abbiamo preso finora sottolineano una delle idee comuni ai precedenti test FRVT: i singoli algoritmi funzionano diversamente. Gli utenti dovrebbero conoscere a fondo l'algoritmo che stanno utilizzando e testarne le prestazioni nel proprio ambiente di lavoro."

Ma questa non è di certo una buona notizia per gli attivisti contro la tecnologia di riconoscimento facciale. Le aziende tecnologiche stanno già correndo ai ripari, per adattare i loro algoritmi al nostro nuovo mondo mascherato. A marzo, una delle principali start-up di riconoscimento facciale della Cina ha annunciato di aver già aggiornato i suoi sistemi per lavorare con volti mascherati. Altre società con sede negli Stati Uniti stanno facendo lo stesso, testando e perfezionando rapidamente i loro algoritmi per rilevare meglio i volti in base alle caratteristiche che sono state scoperte.

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