I computer in grado di riconoscere i volti hanno fatto passi da gigante nell'ultimo decennio e stanno solo diventando più precisi.
Ciò è in parte dovuto al passaggio al riconoscimento facciale 3D. Attualmente, la maggior parte degli algoritmi di riconoscimento facciale si basano su tecniche 2D. Lyndon Smith, professore di informatica e visione artificiale all'Università dell'Inghilterra occidentale, Bristol, spiega che la tecnologia 2D è suscettibile alle condizioni di luce e agli angoli di visione. Comparativamente, il riconoscimento facciale 3D fornisce dati a risoluzione più elevata.
"[Il riconoscimento facciale 3D] acquisisce dati molto dettagliati da un volto umano, un po 'come un'impronta digitale 3D del volto", afferma Smith. "Questo può fornire un'ottima affidabilità per il riconoscimento, aprendo così una gamma notevolmente maggiore di potenziali applicazioni."
Il concetto di un algoritmo privo di errori è sufficiente per ispirare visioni del 1984, e in effetti, anche oggi la tecnologia di riconoscimento facciale viene utilizzata per alcuni usi inquietanti. Un'app di appuntamenti che ti abbina a persone che apparentemente sembrano la tua cotta per celebrità? In sviluppo presso il New Jersey Institute of Technology. Delta Airlines sta testando un sistema in cui le scansioni facciali sostituiscono le carte d'imbarco. E centri commerciali, casinò e negozi utilizzano software di riconoscimento facciale per tracciare chi si trova nel loro edificio, a volte indirizzando gli annunci pubblicitari verso gli individui in base alla caratterizzazione del software dei dati demografici di una persona.
Alcuni usi del riconoscimento facciale, tuttavia, sono meno spaventosi. Nuovi prodotti che aiutano gli studenti a studiare, trovare animali domestici smarriti e aiutare i non vedenti sono sul mercato ora o in arrivo. E c'è sicuramente altro da venire.
Traccia la frequenza e l'attenzione degli studenti.
Nonostante il suo nome dal suono amichevole, Nestor è pronto a diventare il peggior incubo degli studenti distratti. Il software, un'intelligenza artificiale creata dalla società francese LCA Learning, ha debuttato a maggio. Attualmente è in fase di test in due lezioni online offerte dalla ESG Management School di Parigi.
Mentre gli studenti guardano lezioni registrate, Nestor usa le loro webcam per analizzare il movimento degli occhi e le espressioni facciali. L'intelligenza artificiale rileva quando gli studenti sembrano distratti e, alla fine della lezione, li interroga sul materiale coperto durante questi periodi di sogno ad occhi aperti. Nestor può anche tenere traccia dei modelli di disattenzione e avvisare gli studenti quando sente che stanno per perdere la concentrazione.
Marcel Saucet, fondatore di LCA, afferma che Nestor aiuta anche gli insegnanti a rivedere i loro piani di lezione. Se la maggior parte degli studenti si distrae nello stesso punto di una lezione, ad esempio, il professore potrebbe voler trovare una nuova prospettiva sull'argomento.
Mentre i sostenitori della privacy hanno sollevato le solite domande sul fatto che la tecnologia sia invasiva e su come verranno utilizzate le registrazioni, Saucet ha affermato che tutti i dati sono crittografati e non verranno archiviati filmati video degli studenti.
Aiuta le persone non vedenti a riconoscere i loro amici e familiari.
Nel 2015, gli studenti della Birmingham City University hanno sviluppato la canna XploR, un dispositivo che aiuta i non vedenti a "vedere" l'ambiente circostante. Questa capacità è particolarmente utile nelle grandi riunioni sociali, dove inevitabilmente si incontra un flusso continuo di individui.
XploR opera in combinazione con lo smartphone del suo proprietario e si affida alle funzionalità di riconoscimento GPS, Bluetooth e facciale. Il bastone analizza i volti degli individui entro un raggio di 32 piedi e, se li identifica come amici o familiari, avvisa il suo proprietario. XploR guida quindi il cieco alla persona amata attraverso le istruzioni fornite tramite l'auricolare.
All'inizio di quest'anno, due dei creatori di XploR, Asim Majeed e Said Baadel, hanno presentato la loro invenzione in una conferenza sulla sicurezza globale. Sperano di espandere le capacità del bastone incorporando i dati di riconoscimento facciale dei social media e –– eventualmente –– sviluppando lo scambio di dati da macchina a macchina (ad esempio, comunicando la posizione di una persona compromessa all'auto senza conducente inviata a prenderli).
Un portavoce della National Federation of the Blind, un gruppo di patrocinio per non vedenti negli Stati Uniti, ha dichiarato a Wired nel 2015 che un'app su uno smartphone potrebbe essere "più economica" di una canna tecnologicamente avanzata, ma che la tecnologia di riconoscimento facciale "ha il potenziale per risolvere un vero problema riscontrato dai non vedenti".
Trova un animale domestico mancante.
Il riconoscimento facciale non è solo per gli umani. L'app Alla ricerca di Rover utilizza il riconoscimento facciale per aiutare i proprietari a riunirsi con animali domestici smarriti.
Gli utenti caricano preventivamente le foto dei loro cuccioli e, in caso di smarrimento di Fido, Finding Rover avvisa la sua vasta rete di rifugi per animali locali e utenti di app. Coloro che si trovano entro un raggio di 10 miglia dall'ultima posizione nota dell'animale ricevono una notifica push e se vedono un animale domestico dall'aspetto simile, possono inviarne una fotografia tramite l'app. Una volta che Rover ha identificato una partita, avvisa il proprietario dell'animale.
Il sistema, che ha impiegato due anni per essere creato, è stato sviluppato in collaborazione con ricercatori dell'Università dello Utah.
Oggi, la maggior parte degli animali domestici ha microchip, un chip incorporato che contiene un numero di identificazione. Se un animale smarrito finisce nell'ufficio di un veterinario o in un rifugio per animali, i funzionari controllano la presenza di un microchip e utilizzano il numero ID per riunire l'animale da compagnia e il proprietario. Ma non tutti hanno accesso alle apparecchiature di scansione dei chip e non tutti gli animali domestici sono microchip. Un dipendente della Humane Society del Wisconsin ha detto a una stazione di notizie locale che "È bello sapere che se il tuo animale è scomparso ... hai qualcosa di comodo e vicino come il tuo telefono per comunicare immediatamente", ma ha aggiunto che l'app non dovrebbe ' t sostituire collari o microchip.
Se la tecnologia di riconoscimento facciale sarà utilizzata più per il bene o per il male è una domanda aperta. In uno studio del 2014, il professore di Carnegie Mellon, Alessandro Acquisti, ha identificato le persone che camminavano in un campus universitario confrontando le immagini del profilo di Facebook con le immagini della webcam - grazie alla tecnologia di riconoscimento facciale, ha avuto successo un terzo del tempo. Sono passati tre anni dallo studio di Acquisti e, come ha ammonito in un'intervista con L'Atlantico, “Da un punto di vista tecnologico, la capacità di condurre con successo il riconoscimento facciale su larga scala in natura sembra inevitabile. Sia come società che accetteremo che la tecnologia, tuttavia, è un'altra storia. "
