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.
Per ottenere risultati affidabili, le immagini caricate devono rispettare i seguenti requisiti. Il mancato rispetto di queste condizioni produrrà risultati inattendibili o errori di rilevamento.
Il volto deve essere ripreso frontalmente o con una rotazione massima di circa 15-20 gradi. I volti di profilo, ruotati o parzialmente coperti non vengono rilevati correttamente.
Il volto non deve essere coperto da mascherine, sciarpe, mani, cappelli calati sugli occhi o altri oggetti che nascondano parti significative del viso (occhi, naso, bocca).
Evitare immagini troppo scure, sovraesposte o con forti ombre sul viso. Una illuminazione uniforme e naturale produce i migliori risultati.
Il volto nell'immagine deve avere una dimensione minima di almeno 80x80 pixel. Immagini molto piccole, sfocate o fortemente compresse riducono l'accuratezza dei modelli.
Evitare foto pesantemente ritoccate, filtrate con app, distorte o generate artificialmente. Questi artefatti alterano le caratteristiche biometriche del volto.
Se l'immagine contiene piu volti, il sistema li rileva tutti e li confronta separatamente. Per risultati chiari, preferire immagini con un solo volto per foto.
Il sistema di riconoscimento facciale richiede immagini di buona qualità con volti chiaramente visibili. Foto con volti storti, parzialmente coperti, sfocati o troppo piccoli produrranno risultati inaffidabili o l'impossibilità di rilevare il volto.
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L'applicazione utilizza un sistema di soglie a tre livelli per adattarsi a diversi scenari d'uso:
Per applicazioni di alta sicurezza
Per uso generale (consigliato)
Per foto con molte variazioni
Il sistema utilizza una media aritmetica semplice per combinare i risultati dei quattro modelli (FaceNet, ArcFace, SFace, GhostFaceNet), garantendo un approccio equilibrato e statisticamente rigoroso:
L'applicazione utilizza CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) per analizzare:
Lo script implementa diverse misure di sicurezza:
Questa applicazione web è fornita esclusivamente a scopo illustrativo e didattico. Si prega di notare le seguenti importanti limitazioni:
Il sistema usa soglie predefinite (strict, normal, permissive) non personalizzabili per specifici casi d'uso forensi.
I risultati non sono validati per standard forensi o legali.
Progettata per comprendere il funzionamento del riconoscimento facciale, non per uso professionale.
Non utilizzare per decisioni legali, forensi o di sicurezza critica.
Per applicazioni professionali, forensi o di sicurezza, utilizzare soluzioni certificate e validate secondo gli standard del settore. Questa applicazione è solo un esempio didattico del funzionamento della tecnologia di riconoscimento facciale.