Sistemi e macchine più intelligenti grazie al riconoscimento facciale

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Sesso, età, umore: “vedere” e classificare l’utilizzatore può consentire ad una grande varietà di sistemi di svolgere il loro compito in modo molto più efficace. Oggi tutti gli apparati e tutte le macchine possono essere dotati facilmente di queste funzioni, grazie al modulo HVC-P2 di Omron.
La stragrande maggioranza dei sistemi elettronici e meccanici che ci circondano sono progettati per interagire con utilizzatori umani. La gamma delle possibilità va dal distributore di bevande alla strumentazione di misura fino all’impianto di climatizzazione. Eppure, tradizionalmente questi sistemi non ricevono nessuna informazione sulla persona con cui stanno interagendo. Non sanno se si tratti di un maschio o di una femmina; di un adulto, di un bambino o di un anziano; non sanno se questa persona sia allegra o triste, in quale direzione stia guardando, dove siano le sue mani. Non sanno nemmeno se l’utilizzatore sia presente o assente. Questa carenza di informazione è un fatto assolutamente normale: fino ad oggi tutti questi sistemi sono stati progettati per comportarsi in modo del tutto passivo, sulla base di routine preconfezionate, modificabili solo con l’intervento volontario dell’utilizzatore. È evidente però che i recenti progressi nel campo della visione artificiale ci autorizzano ad attenderci una nuova generazione di sistemi più “intelligenti”, capaci di acquisire automaticamente una serie di informazioni sui loro utilizzatori e quindi di adattarsi a diverse necessità o preferenze.
La tecnologia della visione artificiale può essere utilizzata infatti non solo per il riconoscimento facciale in senso stretto, cioè per l’identificazione di una persona – così come avviene in alcuni modelli di smartphone nei quali il viso del proprietario viene utilizzato come se fosse una password. Oggi con la “computer vision” si possono fare molte altre cose: in primo luogo riconoscere un essere umano in quanto tale, accertandone così l’effettiva presenza; e poi individuare un viso o una mano; determinare il genere (sesso) di una persona; stimarne l’età e l’umore; rilevarne la mimica facciale, la direzione dello sguardo e il movimento delle palpebre. Con questa mole di informazioni tutti i sistemi elettronici e meccanici possono svolgere le loro normali funzioni in modo molto più efficace, e possono inoltre essere dotati di funzioni innovative.
La gamma dei possibili esempi applicativi della visione artificiale finalizzata al rilevamento e classificazione dell’utilizzatore è molto ampia. Tra le altre cose, diviene possibile migliorare il risparmio energetico modulando l’illuminazione e l’erogazione di aria condizionata negli edifici in base alla presenza e alla collocazione delle persone; garantire la sicurezza degli spazi pubblici; riconoscere i clienti abituali dei negozi e quindi accoglierli con offerte adatte ai loro gusti; verificare la soddisfazione dei clienti in un punto vendita studiandone il comportamento; personalizzare il messaggio visualizzato dai monitor del digital signage in base alle caratteristiche di chi lo sta osservando; contare le persone che entrano in negozio per stimare i flussi e la tipologia dei clienti; riconoscere persone con handicap; garantire la sicurezza a bordo delle automobili, attivando un segnale di allarme qualora il sistema rilevi la perdita di attenzione o l’assopimento del guidatore; velocizzare le pratiche di check in/check out nelle reception di grandi aziende e nel comparto alberghiero.
Le tecnologie di visione artificiale necessarie per svolgere queste funzioni sono già disponibili e mature. Il principale ostacolo alla loro diffusione massiccia non è di natura tecnologica bensì industriale. In altri termini, la maggior parte delle aziende che realizzano gli apparati e le macchine che ci circondano non possiede al proprio interno le competenze specialistiche necessarie per sviluppare autonomamente un sistema di visione artificiale. Per rimuovere questo ostacolo, le aziende devono essere poste nelle condizioni di poter integrare nei loro prodotti la funzione di visione trattandola come una “scatola nera”, come un modulo pronto all’uso che non richiede alcun intervento di progettazione.
Questa possibilità oggi esiste ed è alla portata di tutte le aziende che realizzano sistemi elettronici o meccanici, anche in piccoli volumi. Si tratta del modulo HVC-P2 di Omron. La sigla HVC sta per Human Vision Component. Il prodotto si basa sul software di visione OKAO di Omron, un insieme di collaudatissimi algoritmi per il riconoscimento delle immagini, utilizzati in oltre 500 milioni di fotocamere digitali, telefoni cellulari e robot di sorveglianza in tutto il mondo. Il modulo Omron HVC-P2 offre dieci principali funzioni: rilevamento di un viso, di una mano o di un intero corpo umano; riconoscimento facciale; rilevamento del genere; stime relative a età, umore, espressione facciale; rilevamento della direzione dello sguardo e del movimento delle palpebre. Per tutti questi parametri il modulo fornisce un valore corredato da una valutazione di attendibilità, permettendo così al programmatore di configurare la reazione appropriata per ogni singola applicazione. HVC-P2 è in grado di acquisire, rilevare e riconoscere un viso fino a una distanza di tre metri; può anche rilevare un corpo umano fino alla distanza di 17 metri e una mano fino alla distanza di sei metri.
Omron ha realizzato il modulo HVC-P2 con il preciso obiettivo di facilitare l’integrazione delle funzioni di visione artificiale in qualunque tipo di sistema. La piattaforma hardware è specificamente ottimizzata per il software OKAO, in termini di progetto digitale e ottico, e il modulo comprende tutto il necessario: una telecamera, un processore (totalmente indipendente dalle risorse di elaborazione del sistema host) e un’interfaccia USB o UART per il controllo e la lettura dei dati. Tutti gli sviluppatori embedded possono quindi aggiungere il modulo ai loro sistemi senza bisogno di confrontarsi con gli algoritmi sottostanti né con il progetto della parte ottica. Per facilitare ulteriormente l’integrazione, il prodotto è fornito in due parti: una scheda principale di 45×45 mm e una scheda di 25×25 mm che incorpora la telecamera. Il modulo è disponibile in due versioni: una per lunghe distanze di rilevamento e una dotata di un angolo di visione più ampio. Gli algoritmi di riconoscimento facciale OKAO sono perfettamente compatibili con le norme sul rispetto della privacy.
Il modulo HVC-P2 di Omron è già utilizzato in una grande varietà di applicazioni in tutto il mondo. Recentemente, ad esempio, l’azienda britannica ANQ, specializzata nelle soluzioni di marketing digitale per i negozi, ha utilizzato il modulo per realizzare una piattaforma di digital signage dinamico che consente ai negozianti di far giungere ai clienti contenuti ‘su misura’. Le possibilità applicative del software OKAO sono innumerevoli; Omron ne suggerisce alcune alla pagina https://plus-sensing.omron.com/. Ma le aziende italiane – leader mondiali in tanti settori tra cui quelli delle macchine automatiche, degli apparati biomedicali, dell’agroalimentare ecc. – non hanno bisogno di suggerimenti applicativi. Mettendo a frutto la loro creatività, troveranno certamente tanti modi innovativi per rendere i loro prodotti e servizi più intelligenti, con l’aiuto del modulo HVC-P2 di Omron.
Le possibilità applicative del modulo HVC continuano inoltre a essere implementate e ampliate.
Sono attualmente in sviluppo nuovi dispositivi che andranno ad ampliare la gamma di prodotto, con lanci previsti nel prossimo inverno. In particolare una nuova versione implementerà ulteriormente l’accuratezza nella stima di età e genere, caratteristiche estremamente utili in applicazioni di digital signage legate ad esempio al mercato del retail.

Gabriele Fulco, European Product Marketing Manager – Omron Electronic Components

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