Riconoscimento facciale on il deep learning

Introduzione al Riconoscimento Facciale

Il riconoscimento facciale è una tecnologia biometrica all'avanguardia che ha rivoluzionato numerosi settori, dalla sicurezza alla tecnologia di consumo. Questa tecnologia utilizza le caratteristiche uniche del volto umano per identificare o verificare l'identità di una persona. Negli ultimi anni, grazie ai progressi nel campo dell'intelligenza artificiale e del deep learning, il riconoscimento facciale ha raggiunto livelli di precisione e affidabilità senza precedenti.

Questa utility offre un'introduzione pratica al riconoscimento facciale, permettendo di esplorare e comprendere le diverse modalità di funzionamento dei modelli di deep learning applicati a questo campo.

Seleziona i due file da elaborare

Modelli di Deep Learning Utilizzati

FaceNet

  • Sviluppato da Google Research
  • Utilizza embeddings di 128 dimensioni
  • Ottimizzato per il riconoscimento one-shot
  • Soglia di similarità: 70% (normale)

ArcFace

  • Basato su Angular Margin Loss
  • Migliora la discriminazione angolare
  • Eccellente per dataset su larga scala
  • Soglia di similarità: 70% (normale)

SFace

  • Modello di ultima generazione
  • Ottimizzato per efficienza computazionale
  • Robusto a variazioni di illuminazione
  • Soglia di similarità: 65% (normale)

Sistema di Soglie Adattive

L'applicazione utilizza un sistema di soglie a tre livelli per adattarsi a diversi scenari d'uso:

Strict (80%)

Per applicazioni di alta sicurezza

Normal (60-70%)

Per uso generale (consigliato)

Permissive (45-50%)

Per foto con molte variazioni

Algoritmo di Calcolo della Similarità

Il sistema utilizza una media aritmetica semplice per combinare i risultati dei tre modelli, garantendo un approccio equilibrato e statisticamente rigoroso:

  1. Ogni modello calcola una distanza tra i volti e la confronta con la propria soglia
  2. Tutti i modelli contribuiscono equamente al risultato finale (peso uguale)
  3. La media semplice dei tre punteggi fornisce il risultato di similarità
  4. Viene calcolata la deviazione standard per valutare la concordanza tra modelli
Esempio: Se FaceNet=80%, ArcFace=75%, SFace=70%:
Calcolo: (80 + 75 + 70) ÷ 3 = 75%
Deviazione standard: ±5% (alta concordanza)
Indicatore di affidabilità: Una deviazione standard bassa (<10%) indica alta concordanza tra i modelli e quindi maggiore affidabilità del risultato. Una deviazione alta (>20%) suggerisce discordanza e richiede cautela nell'interpretazione.

Analisi Semantica Avanzata

L'applicazione utilizza CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) per analizzare:

  • Età, genere ed espressioni facciali
  • Caratteristiche fisiche (capelli, occhi, barba)
  • Attributi distintivi con confidenza > 50%
  • Fattori ambientali (illuminazione, contrasto)

Sicurezza e Conformità

Lo script implementa diverse misure di sicurezza:

  • Validazione rigorosa dei tipi di file
  • Preprocessamento adattivo delle immagini

Limitazioni dell'Applicazione

Questa applicazione web è fornita esclusivamente a scopo illustrativo e didattico. Si prega di notare le seguenti importanti limitazioni:

Soglie pre-configurate

Il sistema usa soglie fisse (permissive) non personalizzabili per specifici casi d'uso forensi.

Accuratezza non certificata

I risultati non sono validati per standard forensi o legali.

Solo per apprendimento

Progettata per comprendere il funzionamento del riconoscimento facciale, non per uso professionale.

Non per identificazioni ufficiali

Non utilizzare per decisioni legali, forensi o di sicurezza critica.