Da Mission: Impossible ai sistemi di sicurezza degli aeroporti, fino ai software per lo sblocco dei nostri dispositivi e dei pagamenti online, il riconoscimento facciale è diventato una delle tecnologie più note dell’era digitale. Sembra tutto facile: una telecamera cattura un volto, il software lo confronta con un database e in pochi secondi identifica la persona. La realtà, però, è più complessa dello scorrere di immagini in cerca del “match” perfetto.

Nel dettaglio, il percorso che ha portato i computer a “vedere” come gli esseri umani parte dagli anni Sessanta, quando i primi esperimenti cercavano di estrarre informazioni geometriche dai tratti del volto. Da allora il settore ha fatto enormi passi in avanti, evolvendo dai sistemi bidimensionali agli algoritmi 3D e alla biometria della pelle, che oggi consentono un grado di accuratezza impensabile solo vent’anni fa.

Nodi del volto. Alla base del riconoscimento facciale tradizionale c’è l’idea che ogni volto possieda una serie di punti unici e misurabili. Le prime aziende del settore, come Identix, hanno definito questi riferimenti “nodal points“, punti nodali: circa 80 elementi che comprendono la distanza tra gli occhi, la larghezza del naso, la forma degli zigomi e la profondità delle orbite, solo per citare i più semplici da identificare. Un software prima rileva il volto in un’immagine, poi lo separa dallo sfondo e infine misura questi punti per trasformarli in un codice numerico, il cosiddetto “faceprint”.

Ostacoli. Per anni questo sistema ha funzionato solo in condizioni ideali: illuminazione controllata, vista frontale, pochissime variazioni di espressione, mentre bastavano piccoli cambiamenti di prospettiva o di luce per mandare il raffronto fuori strada. Ed è proprio per superare questi limiti che sono nati i modelli tridimensionali.

Dalla fantascienza alla realtà. La tecnologia 3D cattura la geometria reale del volto sfruttando curve e rilievi più stabili nel tempo, come il contorno degli occhi, il naso e il mento. Un sistema 3D può riconoscere un volto anche al buio, perché non si basa sul colore ma sulla profondità, e può farlo anche se la testa è inclinata fino a 90 gradi. Dopo aver rilevato il volto, l’algoritmo lo allinea nello spazio, misura le superfici con precisione sub-millimetrica e genera un modello che viene codificato e confrontato con quelli presenti nel database.

Il fatto è che molte banche dati contengono ancora immagini 2D: per questo i software moderni “appiattiscono” lo schema tridimensionale attraverso algoritmi dedicati per renderlo compatibile con gli archivi esistenti.

A questo si aggiunge la biometria della pelle, una tecnica che analizza pori, linee e micro-texture per differenziare anche gemelli monozigoti, ampliando ulteriormente l’accuratezza del riconoscimento.

Applicazioni. Oggi questa tecnologia è utilizzata in molti contesti: dall’immigrazione (dove confronta foto e impronte dei viaggiatori), ai sistemi di sicurezza degli aeroporti, dal controllo degli accessi aziendali ai servizi bancari (che verificano l’identità senza documenti o PIN). Alcune aziende lo impiegano perfino per registrare presenze e orari dei dipendenti. Ciò nonostante, insieme all’efficacia del software aumentano anche le preoccupazioni per la privacy.

Rischi. Molti temono l’uso non autorizzato nei luoghi pubblici, il rischio di errori nei confronti di persone innocenti e la possibilità di furti d’identità, soprattutto perché questi sistemi funzionano senza che l’utente se ne accorga. E se il riconoscimento facciale continuerà a migliorare, il suo impatto sulla società dipenderà da come governi e aziende sapranno bilanciare l’innovazione, la sicurezza e la tutela dei diritti individuali.