“Face Recognition è pronto“, ha dichiarato Alessandro Acquisti della Carnegie Mellon University di Pittsburgh, davanti al Senato degli Stati Uniti nel mese di luglio. Come parte di un aggiornamento del database delle impronte digitali nazionale, l’FBI ha iniziato a stendere il riconoscimento facciale per identificare i criminali e farà parte del programma a lungo atteso da 1.000 milioni dollari che andrà ad aggiungere dati biometrici, come le scansioni dell’iride, l’analisi del DNA e l’identificazione vocale al toolkit. Già diversi Stati hanno iniziato a caricare le loro foto nel programma pilota e ci si aspetta che sarà implementato a livello nazionale entro il 2014. Oltre alla scansione di foto segnaletiche, i funzionari dell’FBI hanno indicato che sono desiderosi di tenere traccia di un sospetto, scegliendo il volto in mezzo alla folla.
Le immagini di una persona estrapolata da telecamere di sicurezza o le foto pubbliche caricate su internet, potrebbero essere confrontate con quelle di un deposito nazionale di immagini detenute dall’FBI. Un algoritmo potrebbe eseguire una ricerca automatica e restituire un elenco di risultati possibili utili per avviare un’inchiesta. Idealmente, tali progressi tecnologici consentiranno alle forze dell’ordine di identificare i criminali più accuratamente e portare a rapidi arresti. I difensori della privacy sono preoccupati per l’ampia portata dei piani dell’FBI. Sono preoccupati del fatto che le persone con la fedina penale catturate dalla macchina fotografica a fianco di una persona di interesse potrebbero finire in un database federale o essere soggetti a sorveglianza ingiustificata.
Jerome Pender, dell’FBI, ha detto al Senato che il database conterrà solo foto segnaletiche dei criminali conosciuti. Ma non è chiaro dalla dichiarazione sulla privacy della NGI, se le foto civili potranno essere aggiunte, dice avvocato Jennifer Lynch della Electronic Frontier Foundation. L’FBI non ha condiviso i dettagli degli algoritmi che sta usando, ma la sua tecnologia potrebbe essere molto precisa se applicata a foto scattate in condizioni controllate, quali foto formato tessera o scatti segnaletici della polizia.
I test del 2010 hanno dimostrato che i migliori algoritmi possono prelevare una persona in una piscina da 1,6 milioni di foto segnaletiche. È possibile abbinare una foto segnaletica a una foto di una persona che non sta guardando la fotocamera. Algoritmi come quello sviluppato da Marios Savvides del laboratorio della Carnegie Mellon in grado di analizzare le caratteristiche di una vista frontale e laterale insieme a una lista di foto segnaletiche, creano un modello 3D del volto, ruotandolo fino a 70 gradi in modo che corrisponda l’angolo della faccia nella foto e, quindi, far corrispondere la nuova immagine 2D con un certo grado di precisione. I volti più difficili da abbinare sono quelli in condizioni di scarsa luminosità, le quali sarebbero migliorabili con gli infrarossi, anche se le telecamere dotate di tale tecnologia sono ancora molto costose.