Che la sicurezza informatica dei nostri dispositivi – e dei dati contenuti al loro interno – passi dalla biometria non è affatto una novità. Da anni i produttori di smartphone – Apple prima degli altri – realizzano dispositivi dotati di sensore per impronte digitali: basta sfiorare il pulsante con un dito per sbloccare il telefono oppure autorizzare pagamenti dallo smartphone grazie ad app come Apple Pay o Android Pay.
Il futuro, però, non è di questa tecnologia. Oltre a presentare dei limiti applicativi tutt'altro che secondari ha mostrato delle falle non del tutto secondarie (come la possibilità di bypassare il blocco con tecniche più o meno elementari) che hanno spinto i produttori a puntare su tecnologie e strategie alternative. La più quotata, al momento, è quella del riconoscimento facciale, che consente di proteggere dati e dispositivi dietro la scansione del nostro viso.
La prima a muoversi in questo caso (restando sempre nell'alveo della sicurezza informatica) è stata Microsoft, che con il suo Windows Hello dà la possibilità agli utenti Windows 10 di accedere al proprio PC con un semplice sorriso davanti alla webcam grazie a innovativi software di riconoscimento facciale.
Bisogna però riconoscere che il riconoscimento facciale non è esattamente una tecnologia così nuova e innovativa. Le prime sperimentazioni possono essere datate ai primi Anni '60 del secolo scorso, ma rispetto ad allora sono stati fatti notevoli passi in avanti. Oggi i software per il riconoscimento facciale basano il loro funzionamento su algoritmi di intelligenza artificiale che hanno reso l'intero processo di riconoscimento automatico e quasi istantaneo.
Si tratta, però, di un settore che sta ancora muovendo i primi passi. I software per il riconoscimento facciale di nuova generazione, infatti, sono ancora nelle primissime fasi di sviluppo ed è impossibile pronosticare quale sarà l'accuratezza e la velocità delle soluzioni che saranno adottate da qui a qualche anno su smartphone, tablet e computer di prossima uscita.
Al momento, il riconoscimento facciale utilizzato negli ambiti più vari – dalla sicurezza stradale allo sblocco dei dispositivi elettronici – è riconducibile a due grandi macro-strategie corrispondenti, a grandi linee, a due differenti generazioni tecnologiche. La prima, a sua volta, può essere divisa in due strategie: il riconoscimento facciale può avvenire tramite il confronto delle distanze tra le pupille, la grandezza del naso, delle labbra e altre misure "facciali"; oppure attraverso lo "studio" di come i pixel si raggruppano per formare i vari elementi del viso e confrontarli con altre immagini presenti in un database condiviso. Entrambe queste tecniche ricordano il funzionamento del sensore di rilevamento di impronte digitali: gli elementi del viso sono considerati alla stregua dei segni sui polpastrelli e confrontandoli con quello già presente nel database riescono a identificare chi si trova di fronte l'obiettivo.
La seconda generazione di software per il riconoscimento facciale, invece, utilizza tecniche e tecnologie molto più avanzate. Utilizzato dai vari Facebook, Google e Windows nei loro progetti in via di perfezionamento, si basa sul machine learning e "insegna" ai computer a riconoscere i volti dando loro "in pasto" decine di migliaia di immagini differenti. In questo modo sono i sistemi informatici stessi a riconoscere quali siano gli elementi distintivi di un viso e basarsi su queste "scoperte" per svolgere i loro compiti.
Il riconoscimento delle persone tramite i tratti del loro volto si compone di varie fasi.