I sistemi di riconoscimento dei volti, largamente utilizzati in sistemi di sicurezza aeroportuale, di iden- tificazione di persone, nei controlli di accesso, e in altri ambiti applicativi riguardanti la sicurezza personale, devono soddisfare severissimi requisiti relativi all’affidabilità e accuratezza del processo di riconoscimento. Le misurazioni dei parametri biometrici che identificano univocamente i volti sono però estremamente variabili sia per cause intrinseche associate alle espressioni facciali o ai movi- menti del soggetto inquadrato, sia per cause legate all’ambiente circostante nell’istante in cui viene eseguita l’acquisizione dell’immagine. Sebbene elaborazioni statistiche dei dati siano largamente uti- lizzate per l’analisi di dati biometrici [1] - [2], algoritmi di riconoscimento basati su test del rapporto di verosimiglianza (LRT) non sono attualmente sufficientemente approfonditi dal punto di vista delle prestazioni metrologiche. Recentemente, la collaborazione tra le unità di ricerca di Perugia e del Po- litecnico di Milano, ha portato allo sviluppo di un detector per il riconoscimento dei volti da immagini basato su stime a massima verosimiglianza. Tale detector è stato caratterizzato statisticamente in ter- mini di probabilità di riconoscimento (PR) e probabilità di non riconoscimento (PNR) e le relative prestazioni teoriche sono state verificate mediante simulazioni Monte–Carlo.

Riconoscimento dei volti da immagini mediante tecniche statistiche

NUNZI, Emilia;
2011

Abstract

I sistemi di riconoscimento dei volti, largamente utilizzati in sistemi di sicurezza aeroportuale, di iden- tificazione di persone, nei controlli di accesso, e in altri ambiti applicativi riguardanti la sicurezza personale, devono soddisfare severissimi requisiti relativi all’affidabilità e accuratezza del processo di riconoscimento. Le misurazioni dei parametri biometrici che identificano univocamente i volti sono però estremamente variabili sia per cause intrinseche associate alle espressioni facciali o ai movi- menti del soggetto inquadrato, sia per cause legate all’ambiente circostante nell’istante in cui viene eseguita l’acquisizione dell’immagine. Sebbene elaborazioni statistiche dei dati siano largamente uti- lizzate per l’analisi di dati biometrici [1] - [2], algoritmi di riconoscimento basati su test del rapporto di verosimiglianza (LRT) non sono attualmente sufficientemente approfonditi dal punto di vista delle prestazioni metrologiche. Recentemente, la collaborazione tra le unità di ricerca di Perugia e del Po- litecnico di Milano, ha portato allo sviluppo di un detector per il riconoscimento dei volti da immagini basato su stime a massima verosimiglianza. Tale detector è stato caratterizzato statisticamente in ter- mini di probabilità di riconoscimento (PR) e probabilità di non riconoscimento (PNR) e le relative prestazioni teoriche sono state verificate mediante simulazioni Monte–Carlo.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11391/1007271
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