In che modo la tecnologia di riconoscimento facciale potrebbe aiutare a rintracciare i sospetti di terrorismo

L'FBI ha chiesto aiuto al pubblico giovedì per identificare due uomini mostrati in foto pixelate e filmati che sono sospettati di coinvolgimento negli attentati dinamitardi di lunedì a Boston.

I due uomini, ora identificati come Tamerlan Tsarnaev e Dzhokhar Tsarnaev, fratelli originari della Cecenia, sono stati coinvolti in una drammatica sparatoria con la polizia a Cambridge, nel Massachusetts, giovedì sera. La coppia ha rapinato un 7/11 e ucciso un ufficiale di polizia del MIT prima di dirottare un'auto e ingaggiare la polizia in battaglie campali nel sobborgo di Watertown. Il più anziano dei due uomini, Tamerlan Tsarnaev, è stato ucciso durante una sparatoria con la polizia mentre suo fratello minore, Dzhokhar, è ancora in fuga da venerdì mattina.

Corrispondenza facciale: Una folla di spettatori vicino al luogo della prima esplosione.

Gli esperti affermano che l'FBI avrebbe potuto utilizzare le immagini della scena dell'attentato di lunedì, insieme al software di riconoscimento facciale, per cercare nei database di identità. È probabile che l'approccio diventi più comune in futuro poiché la nuova tecnologia rende più affidabile l'utilizzo del riconoscimento facciale sulla sorveglianza e sulle immagini degli astanti.

L'implementazione del software di riconoscimento facciale nell'indagine di Boston non è semplice perché le immagini disponibili sono molto diverse dalle foto frontali in stile passaporto, con illuminazione uniforme, archiviate nei database delle forze dell'ordine. Tali foto segnaletiche possono essere abbinate con una precisione di circa il 99%, afferma Anil Jain , un professore dello Stato del Michigan esperto che lavora sul riconoscimento facciale, una cifra che scende a circa il 50 percento per immagini di buona qualità ma con complicazioni aggiuntive come una persona che indossa un cappello o gli occhiali.

Tentare il riconoscimento facciale su immagini come quelle rilasciate dall'FBI giovedì è fuori discussione, dice Jain. Tuttavia, potrebbero essere disponibili altre immagini e video che contengono una vista migliore che potrebbe essere abbastanza di alta qualità, dice. Potresti cercare tutte le altre immagini in base all'abbigliamento, dice, [e poi] potresti individuare la stessa persona e raccogliere più immagini.

Tale ricerca potrebbe essere eseguita manualmente, ma probabilmente l'FBI ha anche accesso a un software che potrebbe accelerare il processo abbinando immagini e filmati che mostrano la stessa scena o area, afferma Brian Martin, direttore della ricerca biometrica presso MorphoTrust , una società che fornisce tecnologia di riconoscimento facciale all'FBI e al Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti.

Un'immagine trovata tra le tante fornite da testimoni e telecamere di sorveglianza non dovrebbe essere nemmeno una foto segnaletica perfetta, afferma Martin. Ci sono numerose tecniche per ripulire un'immagine, dice. Potresti migliorare la risoluzione, correggere le ombre o ruotare la posa del viso.

Gli algoritmi di riconoscimento facciale fanno fatica quando il viso di una persona viene ruotato di oltre 20 gradi, afferma Martin, ma il software della sua azienda può correggere svolte fino a 45 gradi. Lo fa utilizzando la conoscenza incorporata della geometria facciale e riempiendo il lato nascosto di una faccia copiando dal lato visibile.

Tuttavia, anche se l'FBI è in grado di trovare una foto da inviare al suo sistema di ricerca per il riconoscimento facciale, non restituirà un solo nome, anche se la persona è in archivio. Con questo tipo di situazione stai cercando di generare lead, afferma Martin, e gli agenti si aspetterebbero di selezionare manualmente un elenco di decine o centinaia di possibili corrispondenze.

L'FBI e altre forze dell'ordine e agenzie di sicurezza vedranno una crescente opportunità di utilizzare il riconoscimento facciale, poiché il volume e la qualità delle telecamere di sorveglianza e delle immagini degli astanti dai telefoni cellulari crescono. Questa tendenza sta incoraggiando, e talvolta finanziando direttamente, aziende come MorphoTrust e accademici come Jain a lavorare su tecnologie che potrebbero vedere il riconoscimento facciale utilizzato di routine nelle indagini criminali sia maggiori che minori.

Il team di Martin presso MorphoTrust sta lavorando per rendere il software più in grado di gestire il tipo di immagini che appaiono nei dati di sorveglianza e astanti. In un caso come questo in genere non si ottiene una buona visuale frontale ben illuminata, afferma Martin. Stiamo cercando di spingere i limiti in modo da poter compensare cose come una faccia a più di 45 gradi di lato.

Con il finanziamento dell'FBI, Jain della Michigan State sta lavorando a un software per confrontare i volti dei video di sorveglianza di bassa qualità con i database di immagini esistenti. Un altro progetto sta sviluppando un sistema in grado di cercare un database di volti per una corrispondenza con uno schizzo disegnato da un artista forense o una foto parziale o obsoleta.

Altri ricercatori stanno testando ripensamenti più fondamentali degli algoritmi di riconoscimento facciale. Marios Savvides , un assistente professore presso la Carnegie Mellon e direttore del suo Cylab Biometrics Center, ha sviluppato una tecnologia in grado di creare un'immagine accurata ad alta risoluzione di un viso da una a bassa risoluzione e che può correggere i volti parzialmente allontanati dalla fotocamera.

Il software di Savvide abbina i volti girati di lato calcolando come apparirebbero i volti sul file se girati dalla stessa angolazione e anche tracciando le caratteristiche che sono ancora visibili. Ciò evita di dover presumere che il lato nascosto di una faccia corrisponda a quello visibile, come nella tecnologia di MorphoTrust, afferma Saviddes.

Molti casi oggi, come a Boston e altri crimini, le forze dell'ordine hanno immagini a bassa risoluzione e fuori angolazione con cui non possono fare nulla, dice Saviddes, ma possiamo cambiarlo.

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