Questo algoritmo riconosce la tua faccia anche quando la oscuri

Grazie all'adozione sempre più ampia—dalle autorità, agli enti pubblicitari, fino addirittura alle chiese—i meccanismi di riconoscimento facciale sono diventati rapidamente una delle più grandi minacce alla nostra privacy.

Di per sé, la possibilità di identificare istantaneamente qualcuno a partire solamente dal suo volto determina dei disequilibri di potere piuttosto evidenti, generando gravi implicazioni nell'ambito della libertà di parola e dell'eversione politica. Recentemente, inoltre, alcuni ricercatori hanno dimostrato che anche quando una faccia viene parzialmente o interamente oscurata, gli algoritmi di riconoscimento possono essere addestrati a riconoscere le persone incrociando dei pattern relativi alla loro testa e al loro corpo precedentemente incontrati.

In un nuovo paper caricato sul server pre-print di ArXiv, dei ricercatori del Max Planck Institute di Saarbrucken, in Germania, hanno dimostrato un metodo di identificazione sfruttabile anche quando la maggior parte delle foto sono prive di tag o sono state oscurate. Il sistema dei ricercatori, che loro chiamano "Faceless Recognition System," addestra una rete neurale a partire da un insieme di foto che contengono sia volti oscurati che in chiaro, dopodiché utilizza queste informazioni per predirre l'identità di un volto oscurato cercando tratti simile nell'area attorno al corpo e alla testa di una persona.

La precisione di questo sistema varia in base a quanti volti visibili sono disponibili nel set iniziale di foto. Anche quando ci sono solamente 1.25 esempi del volto scoperto dell'individuo, il sistema può identificare un volto oscurato con un'accuratezza del 69.9 percento; se gli esempi a volto scoperto salgono a 10, l'accuratezza sale al 91.5 percento.

In altre parole, anche se ti sei assicurato di oscurare il tuo volto nella maggior parte delle tue foto su Instagram, il sistema ha comunque ottime probabilità di riconoscerti fintanto che appena una o due foto della tua faccia sono disponibili.

Si è scoperto, però, che questo tipo di processo diventa molto più difficile quando si sfruttano foto da "contesti diversi", ovvero quando fatto come l'illuminazione o l'abbigliamento della persona cambiano di foto in foto. I ricercatori hanno scoperto che quando si cercano di identificare volti oscurati da quadrati neri a partire da foto provenienti da contesti diversi, le performance del sistema crollano dal 47.4 percento fino al 14.7 percento—ma anche in questo caso il sistema è molto più preciso della mera predizione, sottolineano i ricercatori.

In passato, Facebook ha mostrato come il suo algoritmo di riconoscimento facciale possa predire l'identità degli utenti quando oscurano il loro volto con una precisione dell'83 percento, sfruttando indizi come la loro postura e la loro costituzione. Ma i ricercatori affermano che il loro sistema è il primo a compiere questo processo usando un sistema addestrabile a partire da fattori presenti nell'intera area del corpo dell'obiettivo.

"Dal punto di vista della privacy, i risultati che abbiamo mostrato dovrebbero far preoccupare," scrivono i ricercatori. "È molto probabile che sistemi segreti simili a quello da noi riportato stiano già lavorando online. Crediamo che sia responsabilità dell'intera comunità informatica di quantificare, e informare riguardo le conseguenze sulla privacy delle immagini che gli utenti condividono online."