IntraFace, un software utilizzato per l’analisi avanzata delle immagini, rappresenta il consolidamento degli obiettivi che i ricercatori della Carnegie Mellon University si sono posti riguardo allo sviluppo di un algoritmo per il riconoscimento facciale.
IntraFace e i suoi scopi nobili
Il problema numero uno che riguarda la maggioranza degli attuali software impiegati per il riconoscimento facciale ha a che fare con la loro lentezza nell’individuazione dei tratti somatici distintivi e la relativa elaborazione algoritmica. Se tale processo si potesse accelerare, i software che gestiscono questi dati potrebbero essere racchiusi in una applicazione per comunissimi smartphone.
Nella fattispecie l’impiego di questi software potrebbe aprire nuove opportunità di utilizzo. Per far comprendere meglio agli utenti di quali nuove opportunità si tratta, i ricercatori hanno messo a disposizione un’applicazione software scaricabile dall’App Store di Apple e sul Play Store di Google.
Un algoritmo in continua evoluzione
L’app IntraFace dimostra in che modo l’algoritmo sviluppato dai ricercatori sia in grado di identificare i tratti del viso e tradurli nell’emozione ritratta dalla foto. Ciò significa che il software riuscirà a dirvi se la persona ritratta in foto sia felice, depressa, preoccupata, annoiata, arrabbiata e così via.
Naturalmente sarebbe riduttivo utilizzare questo algoritmo per questi scopi alquanto banali. L’impiego di questo software può andare ben oltre. Di questi tempi, ad esempio, sarebbe di vitale importanza riconoscere un terrorista o un feroce criminale da una semplice foto segnaletica. L’algoritmo, ad esempio, potrebbe comparare i tratti somatici della persona sospetta con quelli presenti in una foto segnaletica individuando eventuali somiglianze.
Alcuni medici, invece, utilizzano già IntraFace per raggiungere obiettivi utili. Alcuni di questi riguardano una sorta di screening impiegato nel rilevamento dell’autismo nei bimbi. Le forze dell’ordine, invece, potrebbero utilizzare l’algoritmo per individuare gli automobilisti distratti, ubriachi o sotto l’effetto di sostanze stupefacenti.
Vista l’importanza di questi sviluppi i ricercatori stanno continuando a migliorare ulteriormente il software.