La tecnologia del riconoscimento facciale può essere a volte ingannata dalle foto poiché gli algoritmi utilizzati si basano su caratteristiche e dati visivi che possono essere riprodotti o modificati per ingannare il sistema.
I sistemi di riconoscimento facciale utilizzano spesso metodi definiti di "rilevamento del vivo", considerati in grado di distinguere i volti reali da semplici foto. Ma questi metodi si basano generalmente su indizi semplici, come analizzare i riflessi luminosi negli occhi, rilevare micro-movimenti del viso (sbattimenti di ciglia, leggeri movimenti della testa) o persino misurare il calore emesso dalla pelle. Il problema è che questi fattori possono facilmente essere ingannati o imitati da una foto ad alta risoluzione presentata su uno schermo, o addirittura da un breve video che gira in loop. Inoltre, molti di questi metodi non sono ancora abbastanza sensibili o sofisticati per fare la differenza tra un vero viso e una rappresentazione statica di qualità. Queste falle tecniche spiegano perché un semplice selfie può a volte essere sufficiente per ingannare un sistema considerato "sicuro".
I sistemi di riconoscimento facciale hanno seri problemi quando l'illuminazione cambia o quando la testa non è esattamente di fronte alla telecamera. Una scarsa illuminazione o un'ombra marcata sul viso, e diventa molto complicato riconoscere i tratti caratteristici abituali. Lo stesso vale per gli angoli strani: una cattura presa di lato o da sotto modifica le proporzioni e la forma dei tratti facciali. Di conseguenza, ogni volta che la posizione della testa o l'illuminazione differiscono troppo dalla foto di riferimento nel sistema, il riconoscimento può facilmente commettere errori e confondere una persona reale con una semplice immagine.
Gli algoritmi di riconoscimento facciale si basano spesso sull'analisi di punti chiave sul viso, come la posizione degli occhi, la distanza tra di essi o persino la forma generale del viso. Il problema è che una foto presenta questi punti chiave in modo nitido e stabile, facilitando così il compito di questi sistemi. Di conseguenza, una semplice fotografia può essere sufficiente a creare confusione, poiché questi algoritmi non hanno sempre la capacità di verificare se quel viso è in 2D o in 3D, o se appartiene realmente a una persona presente fisicamente. Senza la possibilità di rilevare movimento, battiti di ciglia o espressioni mutevoli, questi sistemi a volte considerano un'immagine fissa come un volto reale. È questa debolezza che fa sì che una foto stampata o visualizzata su uno schermo possa ingannare stupidamente il riconoscimento facciale.
Quando una foto viene modificata volontariamente o meno, i sistemi di riconoscimento facciale possono diventare completamente confusi. Ad esempio, un'immagine con un filtro di bellezza intenso o delle ritocchi in Photoshop può causare un errore di identificazione, poiché l'algoritmo confronta il tuo volto reale con un'immagine artificialmente perfetta o alterata. Lo stesso vale quando tratti specifici sono accentuati o diminuiti: naso affinato, guance scavato, occhi ingranditi... Queste modifiche confondono il modello che si basa su punti di riferimento precisi del viso (distanze tra gli occhi, larghezza del naso, forma del mento). Un altro punto delicato: le espressioni fisse o insolite su alcune foto, come un sorriso forzato o una smorfia, possono anch'esse distorcere i confronti automatici.
Alcuni utenti riescono a ingannare i sistemi di riconoscimento facciale con metodi semplici. Uno dei più comuni consiste nel presentare una foto stampata o mostrata su uno schermo davanti alla telecamera: a volte funziona se il sistema non controlla bene la texture, la profondità o i movimenti naturali tipici di un volto reale. Altri utilizzano tecniche chiamate deepfake per generare un video o un'immagine artificiale molto realistica di un'altra persona. Alcuni arrivano persino a indossare maschere realistiche o attaccare accessori specifici sul loro volto per confondere gli algoritmi che rilevano le caratteristiche tipiche di un volto umano. Gli occhiali speciali, con disegni o motivi mirati, ad esempio, disturbano facilmente gli algoritmi modificando il modo in cui rilevano tratti essenziali. Questi approcci ingannano i sistemi semplicemente perché sfruttano i limiti attuali delle tecniche di verifica della vitalità o degli algoritmi che cercano punti di riferimento precisi nell'immagine.
Sapevate che occhiali speciali o trucchi strategici chiamati 'trucco avversariale' possono ingannare alcuni algoritmi di riconoscimento facciale alterando i punti chiave utilizzati da questi sistemi?
Sapevate che il riconoscimento facciale si basa spesso sull'analisi di « punti di riferimento facciali » (occhi, naso, bocca) e che qualsiasi alterazione o oscuramento di questi elementi chiave rende il riconoscimento particolarmente soggetto a errori?
Sapevate che uno studio condotto da ricercatori ha scoperto che i sistemi di riconoscimento facciale possono talvolta mostrare pregiudizi legati all'età, al genere o all'etnicità, il che porta a un tasso di errore più elevato per alcune categorie di utenti?
Sapevate che esistono algoritmi addestrati specificamente per identificare gli attacchi di presentazione (attacchi tramite foto o video), ma che possono ancora essere vulnerabili di fronte a foto ad altissima risoluzione o a video realizzati con cura?
Oui, dans une certaine mesure. Mal utilisée ou piratée, cette technologie pourrait livrer des informations sensibles à des tiers. Il convient donc de bien choisir les contextes où l'on souhaite autoriser son usage et de toujours privilégier des systèmes avec de solides politiques de sécurité et de confidentialité. Traduit en italien : Sì, in una certa misura. Utilizzata in modo improprio o piratata, questa tecnologia potrebbe rivelare informazioni sensibili a terzi. È quindi importante scegliere con attenzione i contesti in cui si desidera autorizzare il suo utilizzo e privilegiare sempre sistemi con solide politiche di sicurezza e riservatezza.
Sì, spesso, presentare una semplice fotografia stampata o su schermo è sufficiente a ingannare alcuni sistemi basati su algoritmi che non verificano correttamente l'autenticità anatomica o i segni di vita del volto presentato.
Un sistema perfezionato utilizza tecniche come il rilevamento dell'ammiccamento, l'analisi approfondita tramite telecamera a infrarossi (visione 3D), l'analisi dei micro-movimenti facciali e il riconoscimento di eventuali riflessi caratteristici di un'immagine stampata o visualizzata su schermo.
Non, il riconoscimento facciale può incontrare grandi difficoltà in caso di scarsa illuminazione o di luce troppo intensa, quando i contrasti o i colori non sono chiaramente discernibili. Un'illuminazione omogenea e sufficiente migliora notevolmente la sua efficacia.
Certo, alcuni accessori possono mascherare o alterare punti di identificazione precisi, disturbando così il riconoscimento facciale. Tuttavia, algoritmi recenti, che utilizzano diversi punti di riferimento facciale, sono più resistenti a queste strategie.
Non, il riconoscimento facciale non è infallibile. Fattori come la qualità dell'immagine, l'illuminazione, l'angolazione della ripresa o la presenza di una foto o di un video possono ingannare gli algoritmi.
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Question 1/5
