ArticlesElena BassoliII_MMXXIILeggi e Norme

Divieto di utilizzo fino al 2024 di sistemi di videosorveglianza con riconoscimento facciale

di Elena Bassoli

Legge 3 dicembre 2021, n. 205
Conversione in legge, con modificazioni, del decreto-legge 8 ottobre 2021, n. 139, recante disposizioni urgenti per l’accesso alle attività culturali, sportive e ricreative, nonché per l’organizzazione di pubbliche amministrazioni e in materia di protezione dei dati personali.
Il nuovo testo prevede la sospensione, fino all’entrata in vigore di una disciplina legislativa della materia e comunque non oltre il 31 dicembre 2023, dell’installazione e dell’utilizzazione di impianti di videosorveglianza con sistemi di riconoscimento facciale operanti attraverso l’uso dei dati biometrici, in luoghi pubblici o aperti al pubblico, da parte delle autorità pubbliche o di soggetti privati.

 


Cosa è il riconoscimento facciale

Il riconoscimento facciale è una tecnica basata sulla biometria, in particolare sul pattern recognition, atta ad identificare o a verificare in modo univoco l’identità di una persona, confrontando e analizzando modelli basati sui suoi “contorni facciali”.
Esistono diverse tecniche di riconoscimento facciale, come il riconoscimento facciale “generalizzato” e il riconoscimento facciale “regionale adattativo”.

La maggior parte dei sistemi di riconoscimento facciale funzionano in base ai diversi punti nodali di un volto umano. I valori misurati rispetto alla variabile associata ai punti del volto di una persona aiutano ad identificare o verificare la persona in modo univoco. Con questa tecnica, le applicazioni possono utilizzare i dati acquisiti dai volti e possono identificare accuratamente e rapidamente gli individui interessati. Le tecniche di riconoscimento facciale si stanno rapidamente evolvendo con nuovi approcci (come la tecnologia 3D), aiutando a superare i problemi presenti con le tecniche esistenti.

Sono stati definiti 3 diversi metodi di riconoscimento facciale, vediamoli nel dettaglio a partire dal più “debole”:
Riconoscimento facciale “di base”: ne sono un esempio i filtri Instagram o Snapchat, ove la fotocamera del dispositivo “cerca” le caratteristiche che definiscono un volto, ed in particolare gli occhi, il naso e la bocca. Una volta compiuta la sua ricerca, la fotocamera usa algoritmi per agganciare un volto e determinare in quale direzione la persona sta guardando, se la sua bocca è aperta, ecc. In questo caso siamo in presenza di un software che “ricerca volti”, e non si può parlare di riconoscimento facciale vero e proprio.
Sblocco del dispositivo con il volto: il dispositivo dapprima scatta una foto del viso misurando la distanza e le proporzioni tra i suoi tratti, e poi, al momento dello sblocco, verifica attraverso la fotocamera tali misure al fine di confermare l’identità del soggetto.
Identificazione di uno sconosciuto: per identificare un soggetto definito, a scopi, ad esempio, di polizia, occorre che l’algoritmo confronti il volto sottoposto al suo vaglio, con quelli presenti in un quanto più ampio possibile database, al fine di rinvenire le similitudini che consentono l’identificazione del soggetto. E questo aspetto è quello oggetto proprio della novella legislativa.

I problemi del 2D e le soluzioni del 3D

La maggior parte dei software di riconoscimento facciale si basa su immagini 2D, ma questa tecnologia pecca in accuratezza, anzitutto perché in condizioni di scarsa luminosità, risulta inaffidabile, poi perché, trattandosi di immagini piatte, risulta possibile misurare la distanza tra le pupille, o la larghezza della bocca; ma non la lunghezza del naso o la bombatura della fronte.

A tali problemi si può ovviare con la tecnologia “lidar”, simile al sonar, che funziona in 3 dimensioni, scansionando il viso che viene ripreso da una fotocamera IR a infrarossi.
Con questa tecnica la fotocamera misura quanto tempo occorre perché ogni bit di luce rimbalzi sul viso e ritorni al dispositivo. Ovviamente, la luce che si riflette dalla punta del naso avrà un percorso più breve della luce che si riflette dalle orbite oculari, e queste informazioni potranno essere utilizzate per creare una mappa di profondità unica dell’intero viso, con un notevole incremento di precisione nel riconoscimento facciale.

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