Riconoscimento di volti con tecniche 3D per controlli di sicurezza

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1 Scienza e Tecnica Rendono Sicuro il Lavoro, Bragatto & Monti (a cura di) 2009 ISPESL CNR, Genova ISBN Riconoscimento di volti con tecniche 3D per controlli di sicurezza Daniela Giorgi 1 ; Marco Attene 1 ; Giuseppe Patanè 1 ; Simone Marini 1 ; Corrado Pizzi 1 ; Silvia Biasotti 1 ; Michela Spagnuolo 1 ; Bianca Falcidieno 1 ; Lisa Usai 2. 1 Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche - CNR, Genova (Italia) 2 Elsag-Datamat, Genova (Italia) Sommario Il controllo degli accessi ad aeree riservate è fondamentale per garantire la sicurezza dei lavoratori e più in generale dei cittadini, e motiva l'uso di sistemi avanzati di identificazione basati su tecniche biometriche. Uno studio congiunto IMATI-Elsag-Datamat dimostra che le tecniche di riconoscimento facciale basate su immagini 2D possono risentire delle condizioni di acquisizione (sensory gap), mentre l utilizzo di modelli 3D può garantire risultati più affidabili. Proponiamo un metodo di riconoscimento facciale che analizza modelli 3D ed è invariante per espressioni, testandolo su un database che comprende i volti di 8 soggetti in 9 pose differenti. 1. Introduzione Il controllo degli accessi ad aeree riservate, in luoghi di lavoro come le banche o in luoghi pubblici come gli aeroporti, è fondamentale per garantire la sicurezza dei lavoratori e più in generale dei cittadini. Si rende necessario, quindi, il ricorso a sistemi avanzati di identificazione biometrica, basata sull analisi di caratteristiche fisiche (o comportamentali) degli individui, come impronte digitali o caratteristiche del volto. Il riconoscimento del volto, in particolare, è la modalità raccomandata dall ICAO (International Civil Aviation Organization) per i controlli all imbarco in aeroporto. Inoltre, il riconoscimento facciale è non invasivo, non richiede contatto con dispositivi fisici, è a prova di dimenticanza (facile dimenticare una tessera o una password, difficile scordare a casa il volto). Con il termine riconoscimento facciale si sottintendono due diversi scenari applicativi: l autenticazione e l identificazione. In entrambi gli scenari, il cuore del processo è lo stesso e prevede la descrizione e il confronto dei modelli dei volti con tecniche opportune. Si possono, identificare due fasi comuni: la prima corrisponde alla creazione di un database formato da immagini e/o modelli 3D, solitamente detto galleria, contenente volti di persone conosciute; nella seconda fase i volti delle stesse o di altre persone (detti probes) sono confrontati con quelli nella galleria. L autenticazione deve accertare se la persona che chiede di accedere a una certa aerea è tra le persone autorizzate all'accesso a quella particolare area. In questo caso il confronto avviene uno a uno, in quanto il probe viene confrontato con il volto della galleria corrispondente a un'identità precisa; l autenticazione avviene quando la somiglianza tra due i volti supera un valore soglia fissato. L'identificazione serve a verificare se una persona appartiene o meno ad un gruppo, ad esempio ad una lista di sospetti. In questo scenario il confronto è uno a molti, nel senso che il probe è confrontato con i volti nella galleria per individuare quello più simile. Le tecniche più diffuse di riconoscimento, in ambito accademico e commerciale, si basano sull analisi del dato 2D, cioè dell immagine del volto acquisita tramite telecamere. Sebbene in condizioni controllate le prestazioni di tali sistemi siano giudicate molto buone, l affidabilità della risposta è fortemente compromessa da condizioni avverse di illuminazione, scostamenti del soggetto dalla posa frontale, cambi di espressione, occlusioni che interessano i landmarks utilizzati (ad esempio le pupille, in caso di occhi chiusi o socchiusi; Busch et al. 2008, Razdan et al. 2007). Inoltre, sistemi basati sul riconoscimento di immagini possono essere facilmente ingannati da malintenzionati, tramite l utilizzo di foto o video (Busch et al. 2008). Per queste ragioni, la nostra attenzione si è rivolta all utilizzo di dati 3D che integrino l informazione 2D, in modo da realizzare sistemi di sorveglianza più affidabili e che non richiedano

2 la presenza di personale umano. I vantaggi di utilizzare modelli 3D risiedeno nella minore sensibilità alle condizioni di illuminazione, nell indipendenza dalla posa, e nella capacità di fornire informazioni su caratteristiche fondamentali della superficie del volto, come ad esempio la curvatura (Bowyer et al. 2006). I primi lavori sul riconoscimento facciale da modelli 3D risalgono ai primi anni 90, ma solo dopo il 2000 il numero di lavori scientifici sull'argomento aumenta considerevolmente, come pure diventano significativi il numero e la varietà di volti usati per le verifiche sperimentali: da dataset aventi meno 100 modelli si è passati al Face Recognition Grand Challenge benchmark, composto da oltre 4000 modelli, corrispondenti a più di 400 persone in pose ed espressioni sostanzialmente differenti. La maggior parte delle tecniche di riconoscimento facciale 3D è basata sull utilizzo di algoritmi ICP (Iterative Closest Point) sui modelli geometrici che rappresentano le superfici dei volti; le tecniche ICP sono applicate all intero volto o a sottoparti, eventualmente sovrapposte. Molti lavori in letteratura concordano sulle potenzialità di approcci multimodali che integrino l informazione 2D e 3D (Bowyer et al. 2006). La maggior parte delle proposte si limita a combinare a posteriori il contributo delle due modalità, ad esempio realizzando la fusione score-level, ossia sommando le distanze pesate ottenute confrontando, in due fasi distinte, le immagini 2D e i modelli 3D, oppure realizzando la fusione feature-level, definendo cioè un vettore di features in cui una parte è relativa a caratteristiche 2D e una parte a caratteristiche 3D. 2. Obiettivi In questo lavoro vengono presentate parte delle metodologie sviluppate e dei risultati ottenuti nel corso di una collaborazione tra IMATI-CNR (sezione di Genova) ed Elsag-Datamat, all interno del progetto Multi-Trust. Lo scopo del lavoro era indagare le potenzialità del riconoscimento facciale con tecniche 3D per il controllo degli accessi, in relazione alle prestazioni garantite da sistemi 2D. Ulteriori dettagli si trovano in (Giorgi et al. 2009). Gli obiettivi del lavoro possono essere riassunti in: o individuazione e simulazione delle problematiche del riconoscimento facciale 2D e 3D; o sviluppo di metodi di riconoscimento 3D affidabili e robusti; o validazione dei metodi proposti, in confronto a soluzioni esistenti. L analisi e la simulazione degli scenari sono due passi fondamentali per individuare le difficoltà a cui il sistema deve rispondere, e sviluppare quindi soluzioni affidabili e robuste. Il primo obiettivo ha dunque richiesto l analisi preliminare delle possibili situazioni corrispondenti a scenari applicativi reali, come cambi di espressione o di posizione della testa nei soggetti controllati, variazioni nelle condizioni di illuminazione dell ambiente, effetti dovuti al trascorrere del tempo tra la fase di acquisizione dei volti in galleria e l effettivo confronto con il probe acquisito in fase di controllo. È stato quindi creato un database di volti in grado di simulare le situazioni sopra descritte, da utilizzare per la validazione delle tecniche proposte. Il secondo obiettivo richiede un analisi dello stato dell arte, per individuare tecniche efficaci e direzioni promettenti. Lo studio della letteratura ha rivelato che l inconveniente principale di molti dei metodi esistenti è presupporre che il volto umano sia un oggetto rigido, mentre questo è un assunto generalmente falso: i cambi di espressione deformano il volto, che non risulta mai in una posa perfettamente neutra. Siamo quindi partiti dal metodo in (Bronstein et al. 2005) per la costruzione di modelli invarianti per isometrie (e quindi per cambi di espressione) e abbiamo apportato delle modifiche per rendere il metodo più efficace ed efficiente. Infine, abbiamo validato i risultati del metodo 3D da noi sviluppato confrontandoli con le prestazioni di COGNITEC, noto sistema commerciale per il riconoscimento facciale. 2

3 3. Materiali e Metodi 3.1: Creazione del database Un database di modelli 3D di volti umani è stato acquisito mediante l impiego del Non-contact 3D digitizer VIVID 910 della Konica-Minolta, in dotazione all IMATI-CNR di Genova. Si tratta di uno scanner tridimensionale che usa come metodo di scansione uno specchio galvanometrico ad alta precisione. E stata definita una configurazione standard dei parametri della macchina da utilizzare per le acquisizioni, in modo da ottenere dati omogenei dal punto di vista della qualità e della modalità di acquisizione, e da rispettare alcuni requisiti specifici. Si richiede infatti che l'acquisizione dei dati avvenga mediante un'unica scansione; la distanza di scansione sia intorno ai 60 cm (tra 50 e 100 cm); l'output prodotto presenti almeno 100 punti/pixel per distanza interpupillare; l'output offra la massima qualità possibile compatibile con le richieste precedenti. Pertanto è stato deciso di utilizzare l'ottica MIDDLE (f=14mm) a una distanza di circa 80 cm dal soggetto e di applicare come unico filtro sui dati il cosiddetto Fill holes. La sperimentazione prevede l'analisi di modelli di volto con caratteristiche eterogenee dal punto di vista dei problemi tipici del riconoscimento facciale. A questo scopo, i soggetti sono stati acquisiti in differenti pose, espressioni e condizioni di illuminazione, e a distanza di intervalli di tempo, in modo da simulare specifici scenari e testare i limiti ed i pregi dei metodi di analisi impiegati. Sono state quindi effettuate varie sessioni di acquisizione, ed è stato costruito un database da utilizzare nella fase di testing. Ciascuna scansione ha richiesto 2.5 secondi per soggetto, per ottenere immagini 640x480; è prevista la collaborazione del soggetto. In una prima sessione di scansioni, è stato costruito un set S 1 che ha coinvolto 8 persone, per ciascuna delle quali sono state considerate 4 diverse pose (per un totale di 32 modelli). Le pose prevedono una rotazione della testa di 45 gradi. In particolare, per ciascun soggetto sono state scansionate le seguenti 4 pose: o posa frontale, espressione neutra; o volto rivolto verso l'alto (max 15 gradi), espressione neutra; o volto rivolto verso il basso (max 15 gradi), espressione neutra; o volto rivolto verso destra (max 15 gradi), espressione neutra. Questa prima sessione di scansioni fornisce un primo campione rappresentativo di situazioni che possono verificarsi nello scenario applicativo di interesse, legato al controllo degli accessi in aree riservate. Per simulare poi ulteriori situazioni che possono presentarsi in situazioni reali, abbiamo costruito un secondo set di modelli S 2, in cui intervengono condizioni avverse al riconoscimento, sia con tecniche 2D che 3D. In particolare, abbiamo scansionato le stesse 8 persone del set S 1, ma con 5 diverse pose che includono sia espressioni differenti (problema riconosciuto in letteratura per i metodi 3D) sia condizioni di illuminazione estreme (che possono creare problemi a tecniche 2D). Le caratteristiche del set S 2 sono quindi le seguenti: o posa frontale, espressione neutra, illuminazione centrale + laterale; o posa frontale, occhi rivolti verso il basso, illuminazione centrale + laterale; o posa frontale, sorriso, illuminazione centrale + laterale; o posa frontale, espressione a scelta del soggetto (non neutra), illuminazione centrale + laterale; o posa frontale, espressione neutra, illuminazione fortemente laterale. Il dataset S utilizzato per la sperimentazione finale è costituito dall'unione di S 1 e S 2, per un totale di 72 modelli (8 soggetti in 9 pose differenti). Oltre alle variabili discusse in precedenza (variazioni di posa, espressione, illuminazione), l'aver acquisito modelli degli stessi soggetti in due diversi momenti permette di simulare anche lo scenario in cui il riconoscimento deve avvenire a distanza di tempo, cioè tra un volto appena acquisito e quello memorizzato in precedenza in un database. Per ciascun soggetto in S sono stati memorizzati nel database sia l immagine 2D sia il modello 3D. Un esempio è mostrato in Figura 1. 3

4 Figura 1 I dati grezzi generati dallo scanner laser consistono in matrici di punti 640x480. Ad ogni punto corrisponde una tripla di coordinate (x,y,z) ed un colore. In altre parole, la matrice consiste nella fusione tra i dati spaziali e una tessitura. I dati grezzi generati dallo scanner (file di formato proprietario cdm) sono stati quindi elaborati al fine di produrre una triangolazione rappresentante la superficie del volto. A questo scopo è stato implementato il software cam2trimesh. Cam2trimesh carica il file cdm e costruisce una triangolazione di Delaunay nel piano dei punti validi dell'immagine, ossia dei pixel a cui corrisponde una distanza rilevata con successo. Successivamente, i vertici della triangolazione vengono riportati nelle loro posizioni originali e si genera pertanto un modello 2.5D. In questo modo le regioni in cui non e' stato possibile acquisire dati validi (per luce riflessa, capelli, o quant'altro) sono riempite con triangoli che interpolano linearmente i dati validi. Chiaramente, questa soluzione produce dati artificiosi, qualora la posa del volto sia molto diversa da quella frontale. Cam2trimesh permette anche di specificare una finestra di dati da utilizzare per la creazione della triangolazione. Questa possibilità può essere sfruttata al fine di inquadrare il volto, e quindi di tagliare fuori eventuali porzioni di busto o di parete. Il riconoscimento 3D impone requisiti particolari relativamente alle superfici poligonali dei volti da confrontare, ovvero continuità, bordo non frastagliato, posa frontale. E' stato perciò necessario sviluppare un sistema per l'elaborazione delle triangolazioni grezze al fine di estrarre un modello del volto tipo maschera con le caratteristiche sopra elencate. A questo scopo è stato adattato un software chiamato "posenormalizer" (Ter Haar et al. 2007) sviluppato da Frank Ter Haar dell'università di Utrecht (Olanda) per la cosiddetta pose normalization dei volti 3D, ossia per il calcolo di una matrice di trasformazione che porti il volto ad essere rivolto verso la direzione Z del proprio sistema di coordinate. La matrice calcolata, inoltre, induce una traslazione del modello in modo che la punta del naso sia posizionata nell'origine. Il calcolo della matrice è completamente automatico ed è basato sul metodo best-fitting rispetto a un modello di volto universale (Blanz et al. 2005) prodotto da Volker Blanz del Max Plank Institut fur Informatik (Germania). Potendo assumere la posa frontale del soggetto, è stato possibile implementare un ulteriore software chiamato geocrop per la conversione di triangolazioni grezze in maschere da utilizzare per il confronto 3D-3D. Geocrop carica la triangolazione e la matrice di rototraslazione prodotta con il software precedentemente descritto. Dopo aver trasformato la triangolazione in input in base alla matrice, essa viene ritagliata attraverso una circonferenza geodetica centrata sulla punta del naso e di raggio pari a 10 cm. Sulla superficie ritagliata viene effettuata una riduzione del rumore tramite filtraggio Laplaciano. Il software per la preparazione dei dati è stato realizzato su piattaforma MS Windows, in ambiente Visual C Express Edition, facendo uso delle SDK rilasciate da Konica-Minolta per il trattamento dei file generati dallo scanner e delle API JMeshLib ( e trimesh2 ( per il trattamento delle triangolazioni. Le diverse fasi di preparazione dei dati sono illustrate in Figura 2: dalla nuvola di punti alla triangolazione (1), al modello in posa frontale (2), alla maschera finale (3). 4

5 Figura 2 3.2: Descrizione e confronto di modelli di volti 3D Il problema della descrizione e confronto di volti 3D soggetti a deformazioni per cambi di espressione è affrontato in (Elbaz et al. 2003, Bronstein et al. 2005). L idea alla base del metodo è quella di generare, a partire da un modello facciale originale, un nuovo modello che sia invariante rispetto alle espressioni. L ipotesi è che la distanza geodetica (cioè la lunghezza del cammino più breve tra due punti sulla superficie del volto) tra punti del viso rimane pressoché invariata nei cambi di espressione. Il nuovo modello è quindi generato tramite un'immersione regolare isometrica della superficie nello spazio euclideo, basata sul calcolo delle distanze geodetiche tra punti del volto e su un algoritmo MDS (Multi-Dimensional Scaling). In sintesi, gli algoritmi MDS prendono in input una matrice di distanze tra oggetti, e calcolano delle nuove coordinate per gli oggetti in uno spazio euclideo, tali che le distanze euclidee tra i nuovi punti approssimino in maniera ottimale le distanze originali tra gli oggetti. Nel nostro caso, a partire da una matrice di distanze geodetiche fra punti del volto, si crea un nuovo modello nello spazio euclideo tridimensionale (immersione regolare), tale che le distanze euclidee tra i punti dell immersione approssimano in maniera ottimale le distanze geodetiche tra i punti originali. Poiché i cambi di espressione non modificano le distanze geodetiche, modelli dello stesso volto con diverse espressioni forniranno pressoché lo stesso input all algoritmo MDS, che quindi restituirà immersioni pressoché uguali nello spazio euclideo. Questo permette di utilizzare metodi di confronto pensati per oggetti rigidi per confrontare modelli soggetti a deformazioni come quelle indotte dalle espressioni. La Figura 3 mostra un volto con tre espressioni differenti e le immersioni corrispondenti. Figura 3 La costruzione dell'immersione isometrica prevede quindi due passi principali: o semplificazione uniforme del modello M in input a k punti, e calcolo della matrice kxk G delle distanze geodetiche tra i k punti: G = (g ij ) i,j=1,,k con g ij la distanza geodetica tra i punti p i, p j di M; o calcolo dell immersione E di M tramite MDS, partendo dalla coppia (M,G) e utilizzando uno schema iterativo rapido. Rispetto allo stato dell'arte ed implementazioni sia commerciali che freeware, il modulo da noi proposto include come elementi distintivi: o due metodi per il calcolo delle distanze geodetiche: algoritmo di Dijkstra (Dijkstra 1959) e fast marching (Sethian 1996); o il calcolo ottimale del MDS, dove le matrici impiegate e le relative fattorizzazioni sono precalcolate formalmente una sola volta ed utilizzate per l'intero database di modelli; supponendo di utilizzare k punti per il calcolo dell'immersione di ciascun modello, il modulo utilizza O(k 2 ) occupazioni di memoria per l'intero database, indipendentemente dal numero dei suoi elementi, e O(k) per ciascun confronto. 5

6 A dispetto dell accuratezza e del dettaglio delle fasi di acquisizione, processing e immersione, in (Elbaz et al. 2003) la fase di confronto riceve scarsa attenzione: gli autori sostengono che qualsiasi metodo di confronto tra oggetti rigidi possa funzionare, ad esempio i momenti geometrici in (Elad et al. 2001). Questa scelta contrasta con l idea che c è in letteratura che i momenti geometrici siano instabili e poco discriminanti; gli esperimenti da noi effettuati confermano questa ipotesi. La nostra idea è che la parte valida e interessante del metodo basato su MDS sia appunto la costruzione dell'immersione isometrica, che permette di gestire i cambiamenti del volto dovuti a cambi di espressione più o meno visibili; al contrario la parte relativa al confronto di tali immersioni con momenti geometrici non sembra essere particolarmente robusta, oltre che poco dettagliata. La soluzione da noi trovata è quella di utilizzare le immersioni come input per il calcolo di un descrittore più robusto: abbiamo quindi scelto le Spherical Harmonics (SH), da calcolare direttamente sulle immersioni, in modo da combinare i vantaggi di entrambe le tecniche. Il calcolo delle SH segue la descrizione originale in (Kazhdan et al. 2003) e utilizza l implementazione disponibile sul sito Il descrittore consiste in un vettore di coefficienti, che corrispondono alle frequenze armoniche di funzioni sferiche definite sul modello. In dettaglio, si considera un insieme di sfere concentriche centrate nel baricentro del modello, e su ciascuna sfera si definisce una funzione reale. Ad ogni funzione viene associato un vettore di numeri reali, che rappresentano i coefficienti della decomposizione in armoniche sferiche della funzione. L insieme dei vettori per ciascuna sfera dà luogo ad una matrice bi-dimensionale di numeri reali, i cui elementi sono indicizzati dal raggio della sfera e dalla frequenza. Il calcolo delle SH può essere riassunto nei seguenti punti: o il baricentro del modello viene traslato nell'origine del sistema di riferimento del modello, che viene scalato rispetto alla distanza media dei punti dal baricentro; o il modello viene campionato inserendolo in una griglia tridimensionale; la griglia viene decomposta in un insieme di sfere concentriche di raggio r variabile; o ad ogni elemento della griglia viene associato il valore 1 se l'elemento interseca la superficie del modello e 0 se l'elemento è vuoto; o per ciascuna sfera, i valori associati alla griglia definiscono una funzione sferica f r ; si ottiene quindi un insieme di funzioni sferiche, indicizzate dal raggio r della sfera corrispondente; o ogni funzione f r può essere decomposta in armoniche sferiche, cioè espressa come somma di differenti frequenze; i coefficienti associati alle corrispondenti frequenze danno luogo ad un vettore v r ; o l insieme dei vettori v r associati ciascuna sfera dà luogo ad una matrice V. La distanza tra due immersioni E 1, E 2 si calcola quindi come la norma L 2 tra le matrici V 1, V 2 associate ai due modelli. 4. Risultati In questa sezione vengono presentati i risultati ottenuti nell'ambito del riconoscimento facciale dal metodo di confronto 3D descritto nella sezione precedente. Tali risultati sono confrontati con quelli ottenuti dal software COGNITEC a disposizione di Elsag, impiegato in due diverse modalità: la prima utilizza esclusivamente dati di tipo 2D, cioè le immagini dei volti, mentre la seconda impiega sia il dato 2D sia il dato 3D ottenuto dalle scansioni. Il set S di dati utilizzato è composto da 72 facce (8 individui in 9 pose differenti), come descritto nella Sezione 3.1. Durante la fase sperimentale è stato però osservato che il software COGNITEC non è riuscito a processare 4 immagini, mostrate in Figura 4, probabilmente poiché non è riuscito ad individuare le pupille dei soggetti nella foto. Tali immagini sono quindi state rimosse dal database, insieme con i corrispondenti dati 3D. I dati riportati in seguito si riferiscono quindi ad un database con un totale di 68 facce, in cui 4 degli 8 individui sono presenti con 9 diverse pose, mentre i restanti 4 con 8 pose. 6

7 Figura 4 Per ciascun metodo, è stata costruita una matrice di dissimilarità, in cui all'entrata (i,j) corrisponde la valutazione della differenza tra la i-esima e la j-esima faccia. La valutazione della performance è basata sull'analisi del grafico precision-recall, che mostra la precisione standard (riportata in ordinata) rispetto alla funzione recall standard (riportata in ascissa). La precisione rappresenta la percentuale di elementi rilevanti (veri positivi) tra gli elementi restituiti dal sistema, mentre la funzione recall rappresenta la percentuale di elementi rilevanti (veri positivi) restituiti dal sistema sul totale dei rilevanti. Questi parametri descrivono quindi l'abilità di un metodo nell'identificare i modelli rilevanti (nel nostro caso le facce di uno stesso individuo in diverse pose o acquisizioni) e allo stesso tempo ridurre i falsi positivi. Osserviamo che a performance migliori corrispondono linee del grafico spostate verso l'alto e verso destra. Il grafico in Figura 5 riporta i risultati ottenuti dal software COGNITEC nelle due modalità 2D e 2D+3D, e le curve relative alle SH calcolate sui modelli originali, sui modelli semplificati a 2000 vertici, e sulle immersioni ottenute tramite MDS. Figura 5 Si può osservare che, sul database considerato, l'aggiunta dell'informazione 3D permette a COGNITEC di ottenere risultati migliori rispetto all'utilizzo esclusivo dell'informazione 2D. La sperimentazione delle SH su modelli con ordini di grandezza diversi per il numero dei vertici è volta a verificare l'eventuale degrado delle performance al variare della risoluzione del modello, per cercare il miglior compromesso possibile tra risultati e tempi di calcolo. Le prestazioni delle SH sui modelli originali e sui modelli semplificati sono molto simili, a conferma della robustezza del metodo rispetto alla risoluzione e al livello di dettaglio del modello. Il risultato migliore è ottenuto calcolando le SH sulle immersioni isometriche. Tali immersioni sono infatti costruite per ottenere invarianza rispetto a deformazioni del volto, dai piccoli movimenti dei muscoli facciali è noto che la posa del volto non è mai perfettamente neutra (Bronstein et al. 2005) ai cambi di espressione più evidenti. L'utilizzo combinato di un input invariante e di un metodo di confronto efficace permette quindi di avere le prestazioni migliori. La Tabella 1 mostra il Verification Rate versus 0.1% Acceptance Rate. 7

8 Tabella 1 COGNITEC 2D COGNITEC 2D+3D SH embedded VR: 67.6% 88.1% 91.6% 5. Conclusioni Dall analisi dei dati, emerge l idea che il riconoscimento facciale 2D sia ormai maturo per garantire ottimi risultati in condizioni controllate, ma abbia dei limiti intrinseci, legati alla perdita di informazione nel passaggio da dati 3D a immagini 2D, ma soprattutto alle condizioni di acquisizione delle immagini dei volti. Si è visto ad esempio che condizioni avverse di illuminazione compromettono le performance di metodi basati su immagini, fino alla totale mancanza di una risposta da parte del sistema. L analisi del dato 3D ha buone potenzialità per sopperire ai fallimenti dell analisi 2D dovuti al gap sensoriale, poiché dispone di informazioni più complete. Bisogna comunque notare che, se il riconoscimento di volti da immagini ha una lunga storia e una vasta letteratura disponibile, è solo da pochi anni che si è iniziato ad esplorare l utilizzo di tecniche di riconoscimento 3D. Questo vuol dire che c è spazio per miglioramenti, legati sia all efficienza che all efficacia di tali tecniche. In prospettiva, sistemi integrati 2D+3D promettono un sensibile miglioramento nelle procedure di verifica automatica dell identità per il controllo degli accessi. L affidabilità sarà infatti maggiore in caso di condizioni ambientali avverse al riconoscimento o in caso di utenti non collaborativi o intenzionati ad ingannare i sistemi. L impatto della ricerca sarà tanto maggiore quanto più le nuove metodologie di riconoscimento saranno supportate da avanzamenti nei sistemi di acquisizione dei dati, con sensori accurati, rapidi, e sicuri, e nei sistemi di protezione dei template biometrici. Referenze Blanz V.; Scherbaum K.; Seidel H.-P. Fitting a Morphable Model to 3D Scans of Faces. Proc. Int. Conf. on Computer Vision ICCV, Bowyer K.W.; Chang K.; Flynn P. A survey of approaches and challenges in 3D and multi-modal 3D+2D face recognition. Computer Vision and Image Understanding, (1) Bronstein A.M.; Bronstein M.M.; Kimmel.R. Three-dimensional face recognition. International Journal of Computer Vision, (1) Busch C.; Nouak A. 3D face recognition for unattended border control. Security and Management, 2008, , CSREA Press. Dijkstra E.W.. A note on two problems in connection with graphs. Numerical Mathematics, (1) Elad M.; Tal A.; Ar S. Content based retrieval of VRML objects - An iterative and interactive approach. EG Multimedia, 2001, Giorgi D.; Attene,M.; Patanè G.; Marini S.; Pizzi C.; Biasotti S.; Spagnuolo M; Falcidieno B.; Corvi M.; Usai L.; Roncarolo L.; Garibotto G. A critical assessment of 2D and 3D face recognition algorithms. 6th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2009 Kazhdan M; Funkhouser T.; Rusinkiewicz S. Rotation invariant spherical harmonic representation of 3D shape descriptors. Proc. EG Symposium on Geometry Processing, 2003, Elbaz A.E.; Kimmel R. On bending invariant signatures for surfaces. IEEE Trans. on PAMI, (10) Razdan A.; Farin G.; Soo-Bae M.; Chaudhari M. State of 3D face biometrics for homeland security applications. Handbooks in Information Systems, 2007, Vol. 2. Sethian J.A. A Fast Marching Level Set Method for Monotonically Advancing Fronts. Proc. Nat. Acad. Sci., (4) Ter Haar F.B.; Veltkamp R.C. A 3D Face Matching Framework. Technical Report UU-CS Ringraziamenti: lavoro parzialmente supportato dal progetto EU FP7 FOCUS K3D e dal contratto di ricerca tra Elsag e IMATI-CNR (Ge) su Multitrust: multi-biometry for applications to security. 8