Riconoscimento facciale, tutti ne parlano, tutti lo cercano, qualcuno lo teme, molti lo stanno, già, usando per trasformare strategie di marketing e interazione con i propri clienti soprattutto a livello retail (qui lo speciale per sapere Retail 4.0 cos’è e a cosa serve).
Ma andiamo con ordine e, come sempre, partiamo dalle presentazioni.
Riconoscimento facciale cos’è
Riconoscimento facciale è una tipologia di software biometrico che mappa matematicamente le caratteristiche facciali di un individuo e memorizza i dati come il suo volto. Il software utilizza algoritmi di deep learning per confrontare un’acquisizione live o un’immagine digitale con il “faceprint” memorizzato al fine di verificare l’identità di un individuo.
Come funziona un’applicazione di riconoscimento facciale
Il software di Riconoscimento facciale identifica 80 punti nodali su un volto umano. In questo contesto, i punti nodali sono endpoint utilizzati per misurare le variabili del viso di una persona, come la lunghezza o la larghezza del naso, la profondità delle cavità oculari e la forma degli zigomi. Il sistema funziona acquisendo dati per punti nodali su un’immagine digitale del volto di un individuo e memorizzando i dati risultanti come un volto. Il “faceprint” viene quindi utilizzato come base per il confronto con i dati acquisiti dai volti in un’immagine o un video.
Anche se il sistema di riconoscimento facciale utilizza solo 80 punti nodali, può identificare rapidamente e accuratamente gli individui target quando le condizioni sono favorevoli. Tuttavia, se il volto del soggetto è parzialmente oscurato o di profilo anziché rivolto in avanti, questo tipo di software è meno affidabile. Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST), l’incidenza di falsi positivi nei sistemi di riconoscimento facciale è stata dimezzata ogni due anni dal 1993.
Esempi e ambiti applicativi
Le telecamere di alta qualità nei dispositivi mobili hanno reso il riconoscimento facciale un’opzione praticabile per l’autenticazione e l’identificazione. Gli iPhone X e X di Apple, ad esempio, includono la tecnologia Face ID che consente agli utenti di sbloccare i loro telefoni con un faceprint mappato dalla fotocamera del telefono. Il software del telefono, progettato con la modellazione 3D, acquisisce e confronta oltre 30.000 variabili. Face ID può essere utilizzato per autenticare gli acquisti con Apple Pay e in iTunes Store, App Store e iBooks Store. Apple crittografa e archivia i dati del faceprint nel cloud, ma l’autenticazione avviene direttamente sul dispositivo.
Le pubblicità intelligenti negli aeroporti sono ora in grado di identificare il genere, l’etnia e l’età approssimativa di un passante e indirizzare la pubblicità al target demografico della persona.
Facebook utilizza un software di face recognition per “taggare” le persone nelle fotografie. Ogni volta che un individuo viene taggato in una fotografia, il software memorizza le informazioni di mappatura sulle caratteristiche facciali di quella persona. Una volta raccolti dati sufficienti, il software può utilizzare tali informazioni per identificare il volto di un individuo specifico quando appare in una nuova fotografia. Per proteggere la privacy delle persone, una funzione chiamata Photo Review avvisa il membro di Facebook che è stato identificato.
Altri esempi di riconoscimento facciale includono Amazon, MasterCard e Alibaba, che hanno implementato metodi di pagamento per il riconoscimento facciale. L’app Google Arts & Culture utilizza il riconoscimento facciale per identificare i doppelganger (i doppi) del museo abbinando il volto di una persona reale con il volto di un ritratto.
Gli sviluppatori possono utilizzare Amazon Rekognition, un servizio di analisi delle immagini che fa parte della suite Amazon AI, per aggiungere funzionalità di riconoscimento facciale e analisi a un’applicazione. Google offre una funzionalità simile con la sua API Google Cloud Vision. La tecnologia, che utilizza l’apprendimento automatico per rilevare, abbinare e identificare i volti, viene utilizzata in un’ampia varietà di modi, tra cui intrattenimento e marketing. Il sistema di gioco di movimento Kinect, ad esempio, utilizza il riconoscimento facciale per differenziare i giocatori.
Riconoscimento facciale la rivoluzione del marketing e del retail 4.0
Ovviamente il riconoscimento facciale può essere utilizzato per una moltitudine di applicazioni, dalla sicurezza agli annunci pubblicitari. Tuttavia, negli ultimi mesi, è proprio il Marketing e, in particolare, il retail 4.0 il terreno su cui questa tecnologia sta mostrando vantaggi e opportunità straordinarie dando vita a casi di successo anche nel nostro Paese.
Gli esperti di marketing possono infatti utilizzare proprio il riconoscimento facciale per determinare l’età, il genere e l’etnia per rivolgersi a un pubblico specifico. Una rivoluzione copernicana che, applicata all’interno dei punti vendita e delle catene retail sta dando vita a straordinarie forme di comunicazione e interazione intelligente.
Proprio alle demo pratiche e ai casi, concreti, di successo nell’uso del riconoscimento facciale in ambito retail è dedicata la super Power Breakfast che un system integrator come TT Tecnosistemi ha organizzato il prossimo 26 settembre a Prato in collaborazione con HPE nell’ambito del progetto Hpe Innovation Lab Next. Qui tutti i dettagli per non perdere l’occasione di partecipare ad un evento senza precedenti.
