Analisi: FacePRO WV-ASF950, il software di riconoscimento facciale basato su tecnologia Deep Learning

Panasonic WV-ASF950 è il nuovo software di riconoscimento facciale basato su algoritmi proprietari combinati con il Deep Learning per identificare, con un’elevatissima accuratezza, anche i volti parzialmente nascosti da occhiali e mascherine facciali, con angolazioni di ripresa finora proibitive

Strutture ampie e affollate come aeroporti, stazioni, stadi e centri commerciali necessitano di sistemi di videosorveglianza particolarmente sofisticati ed efficaci per garantire la massima sicurezza delle persone presenti e prevenire atti criminosi e terroristici. Mentre in passato vigeva la regola di installare decine di telecamere ad alta risoluzione in grado di catturare “passivamente” le persone e i loro volti, lasciando all’operatore il compito di monitorare e analizzare le riprese, ora si punta sempre più al rilevamento “attivo”, ovvero all’analisi dei comportamenti e dei movimenti delle persone ma soprattutto all’identificazione dei loro volti e la comparazione con le foto segnaletiche di potenziali o reali sospettati fornite dalle forze dell’ordine. Per compiere questo delicato e gravoso lavoro è indispensabile affidarsi alle ultime tecnologie che assicurano immagini sempre chiare e intelligibili ma, soprattutto, che riescono a esaminare i tratti del volto, trasformarli in metadati, archiviarli e confrontarli con le foto segnaletiche.

Grazie alla collaborazione con il NUS, l’Università Nazionale di Singapore, la divisione ricerca e sviluppo di Panasonic ha messo a punto un algoritmo originale che combina il metodo di apprendimento automatico conosciuto come “Deep Learning” con un metodo di calcolo simile che sopprime gli errori, impiegandolo nel proprio software di riconoscimento facciale WV-ASF950 (FacePRO).

Quasi infallibile anche in condizioni limite

I software di riconoscimento facciale di prima generazione comparsi sul mercato a partire dal 2010 mostravano tutti i loro limiti quando i volti ripresi non erano perfettamente in asse, parzialmente coperti da occhiali o cappelli oppure invecchiati rispetto alle foto segnaletiche.

Gli ingegneri giapponesi sono riusciti a superare questi limiti e garantire una rilevazione estremamente affidabile anche in presenza di riprese particolarmente angolate (fino a 45° a sinistra/destra e 30° in alto/basso), visi invecchiati (fino a 10 anni) e “mascherati” con occhiali, cappelli, parrucche e mascherine antismog. La massima efficace si ottiene anche rispettando le altre regole adottate universalmente dai sistemi di riconoscimento facciale, come per esempio una inquadratura stretta capace di garantire una risoluzione di almeno 25-30 pixel tra gli occhi della persona ripresa.

Prestazioni ottimali

FacePRO assicura elevate prestazioni anche grazie alla suddivisione dei compiti di elaborazione dei dati tra i vari componenti del sistema. La funzione Best Shot permette di selezionare le tre migliori immagini jpeg adatte al riconoscimento facciale tra tutte quelle catturate (per esempio, 30 al secondo con un frame rate di 30 fps); effettuerà inoltre il cropping dei volti per evitare di sovraccaricare la rete e facilitare il successivo lavoro di elaborazione, matching e archiviazione da parte del server. In base alla qualità e al contenuto delle immagini ricevute, il server “fisico” le rianalizzerà e deciderà se utilizzarle tutte o scartarne alcune, semplificando così il processo di creazione dei metadati, li convertirà in bianco e nero, estrarrà i vettori di luce e genererà automaticamente una matrice di numeri univoca (ID) per ogni volto per il successivo confronto con altre matrici di riferimento (blacklist). 

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