Daniele Lonardo – Assegnista di Ricerca, Università degli Studi di Torino, Facoltà Giurisprudenza – La banca dati A.F.I.S. (acronimo di Automated Fingerprint Identification System), ovvero il sistema automatizzato di identificazione delle impronte digitali, è un sistema automatico in grado di codificare le cosiddette “minutiae“, cioè i punti caratteristici di ogni impronta e di confrontarle in tempo reale con tutte quelle memorizzate nella banca dati.
Fabiola Mancone, dirigente della Polizia Scientifica della regione Campania, evidenzia come nel database siano conservate foto, identità e descrizione di circa sedici milioni di persone: di queste, sette milioni circa, sono individui registrati in più segnalazioni ad esempio perché risultano soggetti recidivi ovvero soggetti sprovvisti di documenti identificativi al momento del fermo e, pertanto, sono stati nuovamente foto-segnalati.
A questo primo database è stato affiancato, in via sperimentale già dal 2017, un nuovo software chiamato S.A.R.I. (acronimo di Sistema Automatico di Riconoscimento Immagini). Grazie a due algoritmi di ultima generazione, tale software permette di sfogliare e confrontare le immagini in modo da trovare una corrispondenza tra le foto in archivio e le immagini registrate dalle telecamere di sorveglianza o dai moderni smartphone.
Il risultato? La Polizia scientifica di Brescia, la scorsa settimana, ha identificato e arrestato due ladri d’appartamento utilizzando questa nuova “arma”: gli agenti della Squadra Mobile hanno dapprima acquisito le immagini provenienti dalle telecamere di video sorveglianza interne all’immobile, successivamente i fotogrammi sono stati analizzati dall’applicativo che ha ridotto il campo ad una platea ristretta di soggetti. Il quadro indiziario, è stato da ultimo rafforzato grazie al ritrovamento degli indumenti indossati durante il furto e l’analisi dei tabulati telefonici.
Nel caso in cui venga inserito nel software un’immagine fotografica di un soggetto ignoto, S.A.R.I. Enterprise effettua una ricerca nella banca dati A.F.I.S. e, attraverso la comparazione algoritmica, l’applicativo fornisce un elenco di immagini ordinato secondo il grado di similarità. In caso di “match”, al fine di integrare l’utilità investigativa del risultato con un accertamento tecnico a valenza dibattimentale, sarà ad ogni modo necessaria una comparazione fisionomica da parte degli operatori di Polizia Scientifica. S.A.R.I. Real-Time, ancora in fase di sperimentazione, permette inoltre di analizzare in tempo reale i volti dei soggetti che vengono ripresi dalle telecamere e confrontarli con una banca dati ristretta e predefinita (definita “watch list”) la cui grandezza, si legge nel capitolato tecnico (lotto n.1), è dell’ordine delle centinaia di migliaia di soggetti e, nel caso in cui venga riscontrata una corrispondenza, un alert viene generato immediatamente al fine di richiamare l’attenzione degli operatori. Il software, in funzione real-time, permette di registrare flussi video al pari di un’attività di video sorveglianza e, grazie all’utilizzo di telecamere installate in molteplici punti di osservazione, il riconoscimento facciale gioca un ruolo fondamentale a supporto di operazioni di controllo del territorio e in occasione di eventi e/o manifestazioni. Per questo scenario, infatti, è stato previsto un lotto separato consistente nell’acquisto di 10 kit di telecamere e relativi sistemi di comunicazione per raccogliere i flussi video (cfr. capitolato tecnico, lotto n.2).
Di default, il software deve essere modulare e scalabile in funzione del numero di telecamere da gestire ed essere capace di analizzare in tempo reale più volti presenti contemporaneamente nei fotogrammi dei video in ingresso.
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