{"id":8512,"date":"2016-07-01T07:04:42","date_gmt":"2016-07-01T07:04:42","guid":{"rendered":"https:\/\/kasperskydaily.com\/italy\/?p=8512"},"modified":"2017-11-13T17:47:51","modified_gmt":"2017-11-13T15:47:51","slug":"how-facial-recognition-works","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/how-facial-recognition-works\/8512\/","title":{"rendered":"Uomo contro macchina: il riconoscimento facciale"},"content":{"rendered":"<p><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Y1lnrGIbweY\" frameborder=\"0\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Nel 2010 i proprietari del pi\u00f9 grande database mondiale di volti, Facebook, hanno <a href=\"http:\/\/edition.cnn.com\/2010\/TECH\/social.media\/07\/02\/facebook.recognition\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">imparato<\/a> a distinguere un ritratto da un paesaggio: il social network cercava volti nelle foto ed etichettava quelle aree. A volte si sbagliava. Quattro anni dopo, Facebook <a href=\"http:\/\/www.theverge.com\/2014\/7\/7\/5878069\/why-facebook-is-beating-the-fbi-at-facial-recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">era in grado di stabilire, con un\u2019accuratezza del 97%<\/a><u>,<\/u> chi fosse raffigurato nella foto, se una persona sola o due diverse.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/l4Rn38_vrLQ?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Si tratta di un progresso importante per Facebook, ma nel 3% dei casi il suo algoritmo perde ancora terreno nei confronti del cervello umano. Se qualcuno ci chiedesse di riconoscere una persona familiare in foto con cattiva risoluzione <a href=\"http:\/\/web.mit.edu\/sinhalab\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">faremmo meglio dei computer<\/a>, anche se queste immagini fossero scattate da un angolo insolito.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 non \u00e8 la consuetudine, dato che in genere i computer sono pi\u00f9 accurati degli esseri umani. Perch\u00e9 siamo pi\u00f9 bravi a risolvere questi problemi e in che modo i computer tentano di fare lo stesso?<\/p>\n<h3><strong>Il nostro cervello affronta un duro allenamento<\/strong><\/h3>\n<p><a href=\"http:\/\/www.sciencemag.org\/news\/2012\/10\/identifying-brains-own-facial-recognition-system\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">\u00c8 emerso<\/a> che una certa area cerebrale sia deputata unicamente al riconoscimento facciale. Viene chiamata circonvoluzione fusiforme e fa parte del lobo temporale e del lobo occipitale. Gli esseri umani imparano a identificare i volti fin dalla loro nascita: i neonati sviluppano quest\u2019abilit\u00e0 durante i primi giorni di vita. Ad appena quattro mesi, <a href=\"http:\/\/news.stanford.edu\/news\/2012\/december\/infants-process-faces-121112.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">il cervello dei bambini gi\u00e0 distingue<\/a> uno zio da un altro, e ovviamente anche le zie.<\/p>\n<p>Occhi, zigomi, naso, bocca e sopracciglia sono i lineamenti chiave che ci aiutano a riconoscerci l\u2019un l\u2019altro. Anche la pelle \u00e8 importante, specialmente il suo aspetto e il colore. \u00c8 da notare che il nostro cervello tende a elaborare un volto nel suo insieme, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Face_perception#In_individuals_with_autism_spectrum_disorder\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">solitamente non si concentra sui singoli lineamenti<\/a>. Ecco perch\u00e9 siamo in grado di riconoscere le persone con facilit\u00e0 anche se nascondono met\u00e0 del volto con una sciarpa o un pezzo di carta. Tuttavia, nel caso di un semplice collage che unisce i volti di persone famose, all\u2019osservatore potrebbe servire un po\u2019 di tempo per capire \u201cchi \u00e8 chi\u201d in una foto.<\/p>\n<div id=\"attachment_8521\" style=\"width: 1290px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-8521\" class=\"wp-image-8521 size-full\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2016\/07\/05234647\/joliepitt.gif\" alt=\"joliepitt\" width=\"1280\" height=\"840\"><p id=\"caption-attachment-8521\" class=\"wp-caption-text\">Ecco cosa si vede mescolando i ritratti di Brad Pitt e Angelina Jolie<\/p><\/div>\n<p>Il nostro cervello memorizza volti fin dalla nascita. Gradualmente creiamo uno schema generale e lo utilizziamo per l\u2019elaborazione facciale. Se si potesse disegnare questo schema, apparirebbe cos\u00ec:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8522\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2016\/07\/05234646\/256052_900.jpg\" alt=\"256052_900\" width=\"900\" height=\"321\"><\/p>\n<p>L\u2019elaborazione dei volti procede uno alla volta quando il nostro cervello confronta l\u2019aspetto della persona con uno schema interno: se il naso della persona \u00e8 pi\u00f9 largo, le labbra pi\u00f9 carnose, se la carnagione ha toni caldi o freddi ecc. Chi viaggia di rado, a volte dice che le persone di altre etnie si assomigliano tutte: questo perch\u00e9 i loro schemi sono \u201csensibili\u201d ai lineamenti comuni di chi li circonda.<\/p>\n<p>A proposito, anche alcuni <a href=\"https:\/\/peerj.com\/articles\/1115\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">animali sono in grado di distinguere volti<\/a>, come i cani e le scimmie. Sebbene annusando ottengano molte informazioni utili, anche le immagini visive li aiutano a riconoscere altri esseri viventi. \u00c8 interessante come il migliore amico dell\u2019uomo, il cane, non solo comprenda con facilit\u00e0 cosa indichino i nostri gesti, ma sia anche in grado di <a href=\"http:\/\/www.wikihow.com\/Teach-a-Dog-to-Smile\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">imparare a sorridere<\/a>.<\/p>\n<h3><strong>Un computer come riconosce i volti?<\/strong><\/h3>\n<p>Qual \u00e8 il legame tra i sorrisi umani e l\u2019elaborazione facciale? Queste due componenti sono quasi inseparabili perch\u00e9 qualsiasi espressione cambia le nostre facce al di l\u00e0 del riconoscimento, soprattutto per gli algoritmi dei computer.<\/p>\n<p>Il software pu\u00f2 confrontare due immagini frontali di volti e stabilire se ritraggono la stessa persona. Questi programmi lavorano come i ritrattisti: analizzano i cosiddetti punti nodali sui volti umani. Tali punti servono a stabilire i nostri: altri metodi trovano da 80 a 150 punti nodali su un solo volto.<\/p>\n<p>Per esempio, sia gli artisti che i software misurano la distanza tra gli occhi, la larghezza del naso, la profondit\u00e0 dell\u2019orbita, la forma degli zigomi, la lunghezza della linea mascellare e cos\u00ec via.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8523\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2016\/07\/05234644\/image_image_77893.jpg\" alt=\"image_image_77893\" width=\"1244\" height=\"1600\"><\/p>\n<p>Quando cambiate l\u2019altezza degli occhi o chiedete al modello di girare la testa, queste misurazioni si modificano. Poich\u00e9 molti algoritmi di elaborazione facciale analizzano le immagini solo nello spazio bidimensionale, la prospettiva \u00e8 fondamentale per un riconoscimento accurato. Volete rimanere in incognito? Per mantenere l\u2019anonimato, nascondete gli occhi e gli zigomi dietro un paio di occhiali da sole e coprite il mento e la bocca con una sciarpa. Quando <a href=\"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/findface-experiment\/8036\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">abbiamo testato lo scandaloso servizio FindFace<\/a>, era in grado di riconoscere i modelli sono in ritratti frontali.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8524\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2016\/07\/05234643\/rec.jpg\" alt=\"rec\" width=\"1280\" height=\"840\"><\/p>\n<p>Ecco come potete ingannare i programmi di riconoscimento facciale, che funzionano con \u201cimmagini piatte\u201d. Tuttavia, tutto cambia e sono gi\u00e0 in circolazione degli algoritmi pi\u00f9 avanzati.<\/p>\n<h3><strong>Cosa verr\u00e0 dopo?<br>\n<\/strong><\/h3>\n<p>Il nostro cervello si allena a elaborare i volti durante la crescita. L\u2019abilit\u00e0 di distinguere tra \u201cnoi\u201d e \u201cloro\u201d \u00e8 una delle capacit\u00e0 necessarie alla sopravvivenza. I <a href=\"https:\/\/www.ted.com\/talks\/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">moderni computer sono in grado di apprendere<\/a> come gli umani e di programmarsi. Per migliorare i risultati dell\u2019elaborazione facciale delle macchine, gli sviluppatori si servono di algoritmi di autoapprendimento, e li riforniscono di centinaia di ritratti umani come se fosse un libro di testo. Non \u00e8 difficile trovare queste immagini, ce ne sono un sacco online, sui social, sui siti di <em>photo hosting<\/em>, <em>photo stock<\/em> e altre risorse in rete.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"500\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"ru\" dir=\"ltr\">\u041f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u0430\u044f \u0448\u0442\u0443\u043a\u0430: <a href=\"https:\/\/t.co\/hn1c4MnM5N\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">https:\/\/t.co\/hn1c4MnM5N<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/DCPec76zAn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">pic.twitter.com\/DCPec76zAn<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Kaspersky (@Kaspersky_ru) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Kaspersky_ru\/status\/721994286493896705?ref_src=twsrc%5Etfw\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">April 18, 2016<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>L\u2019identificazione basata sul volto \u00e8 diventata pi\u00f9 efficiente quando <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Three-dimensional_face_recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">gli algoritmi hanno cominciato a lavorare con i modelli in 3D<\/a>. Proiettando una griglia sul volto e integrando l\u2019acquisizione video della testa umana, il software comprende come questa persona appaia da differenti angoli. A proposito, anche nel cervello umano gli schemi sono tridimensionali. Sebbene questa tecnologia sia ancora in fase di sviluppo, sul mercato si possono gi\u00e0 trovare diversi software.<\/p>\n<p>Anche gli studi sui gesti cominciano a diffonderdi. La rappresentazione realistica delle emozioni \u00e8 una miniera d\u2019oro per l\u2019industria dei videogiochi e una gran quantit\u00e0 di aziende lavora duramente per rendere i propri personaggi sempre pi\u00f9 convincenti. La stessa tecnologia sarebbe di grande aiuto al software di riconoscimento facciale: quando questi programmi raggiungeranno la mimica umana, sapranno che quel sorriso divertito probabilmente appartiene alla ragazzina per strada.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/9ymDg2NI584?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Oltre ai modelli in 3D, gli sviluppatori lavorano su altri fronti: per esempio, la societ\u00e0 Identix ha <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/pulse\/20140802213837-343420151-how-facial-recognition-systems-work\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">creato<\/a> una tecnologia biometrica per il riconoscimento facciale chiamata FaceIt Argus, che analizza l\u2019unicit\u00e0 della grana della pelle: linee, pori, cicatrici e altre cose del genere. I creatori di FaceIt Argus affermano che la loro elaborazione riesca a identificare le differenze tra gemelli identici, il che non \u00e8 ancora possibile usando il solo software di riconoscimento facciale.<\/p>\n<p>Si dice che questo sistema sia insensibile alle espressioni facciali (ammiccante, corrucciata, o sorridente) ed \u00e8 capace di rimediare alla crescita di baffi e barba e alla comparsa degli occhiali. L\u2019accuratezza dell\u2019identificazione pu\u00f2 essere incrementata dal 20 al 25% se FaceIt Argus viene utilizzato insieme ad altri sistemi di elaborazione facciale. D\u2019altra parte, questa tecnologia fallisce se si utilizzano immagini a bassa risoluzione scattate in condizioni di scarsa luminosit\u00e0.<\/p>\n<p>Ad ogni modo, per coprire quell\u2019eventualit\u00e0 esiste un\u2019altra tecnologia. Gli informatici del Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie, in Germania, hanno sviluppato la nuova <a href=\"http:\/\/www.dailymail.co.uk\/sciencetech\/article-3178864\/Nowhere-hide-Facial-recognition-technology-identify-people-complete-DARKNESS-reading-thermal-signatures.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">tecnica che riconosce i ritratti a infrarossi<\/a> dei soggetti, scattati con poca illuminazione o anche in totale oscurit\u00e0.<\/p>\n<p>Questa tecnologia analizza le segnature termiche umane e associa le loro immagini a medio o lontano infrarossi a foto comuni con un\u2019accuratezza dell\u201980% al massimo. Maggiore \u00e8 il numero di immagini disponibili, meglio funziona l\u2019algoritmo. Quando \u00e8 disponibile solo un\u2019immagine visibile, l\u2019accuratezza scende al 55%.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/a_W_ZmyYlj0?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Creare un abbinamento del genere non \u00e8 cos\u00ec semplice come potrebbe sembrare a prima vista: il punto \u00e8 che non ci sono delle correlazioni lineari tra i volti alla luce normale e a quella infrarossi. L\u2019immagine, che \u00e8 costruita sulla base delle emissioni termiche, appare molto diversa da un normale ritratto scattato alla luce del giorno.<\/p>\n<p>L\u2019intensit\u00e0 delle emissioni dipende molto dalle temperature della pelle e dell\u2019ambiente e perfino dall\u2019umore della persona. Inoltre, in genere le immagini a infrarossi hanno una risoluzione inferiore alle foto normali, che non fa altro che rendere il compito pi\u00f9 difficile.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-8525 aligncenter\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2016\/07\/05234642\/2AEFE49A00000578-3178864-Computer_scientists_have_developed_a_technology_that_can_recogni-m-29_1438184452186.jpg\" alt=\"2AEFE49A00000578-3178864-Computer_scientists_have_developed_a_technology_that_can_recogni-m-29_1438184452186\" width=\"634\" height=\"159\"><\/p>\n<p>Per risolvere questo problema, gli scienziati sono ricorsi alla macchina che apprende l\u2019algoritmo e \u201cnutre\u201d il loro sistema con 1586 foto di 82 persone.<\/p>\n<h3><strong>\u00c8 ovunque!<\/strong><\/h3>\n<p>Oggigiorno, le tecnologie di riconoscimento facciale sono utilizzate quasi in tutto il mondo. Di recente Uber ha presentato un programma simile in Cina per mantenere il controllo sui propri tassisti. NEC e Microsoft <a href=\"http:\/\/www.biometricupdate.com\/201604\/nec-combines-facial-recognition-technologies-with-azure-iot-technology\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">combinano elaborazione facciale e Internet delle Cose<\/a> per consentire agli specialisti di marketing di conoscere sempre meglio i propri clienti. Allo stesso tempo, <a href=\"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/findface-deanon\/8051\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">i troll del forum russo 2ch.ru utilizzano un servizio di riconoscimento facciale per attaccare<\/a> online le attrici porno.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"500\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"ru\" dir=\"ltr\">\u041e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0430\u0447\u0435\u0440\u044b \u0442\u0440\u0430\u0432\u044f\u0442 \u043f\u043e\u0440\u043d\u043e\u0430\u043a\u0442\u0440\u0438\u0441 \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0441: <a href=\"https:\/\/t.co\/RV3DAQEaVh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">https:\/\/t.co\/RV3DAQEaVh<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/GZT0izr7Ez\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">pic.twitter.com\/GZT0izr7Ez<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Kaspersky (@Kaspersky_ru) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Kaspersky_ru\/status\/723451441327661057?ref_src=twsrc%5Etfw\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">April 22, 2016<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>Lo sviluppo della tecnologia del riconoscimento facciale ci far\u00e0 rivalutare tutto ci\u00f2 che sappiamo sulla privacy. Non avverr\u00e0 oggi e neanche in un anno, ma \u00e8 gi\u00e0 ora di prepararsi. Dopo tutto, non potete sostituire la vostra faccia, vero?<\/p>\n<p>Se vi chiedete quale possa essere l\u2019esito dell\u2019invasione tecnologica della privacy, vi raccomandiamo di vedere la mini serie britannica \u201cBlack mirror,\u201d in particolare l\u2019episodio \u201c<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Fifteen_Million_Merits_%28Black_Mirror%29\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Fifteen Million Merits\u201d.<\/a><\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/SusvET7IkRg?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019identificazione accurata dei volti delle persone \u00e8 un processo tipicamente umano, ma i computer ci stanno raggiungendo. Uno sguardo a cosa sta succedendo e cosa vedremo presto.<\/p>\n","protected":false},"author":522,"featured_media":8513,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[1926,252,31,1976,1335,111,254,939],"class_list":{"0":"post-8512","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-news","8":"tag-algoritmi","9":"tag-biometrica","10":"tag-facebook","11":"tag-findface","12":"tag-futuro","13":"tag-privacy","14":"tag-riconoscimento-facciale","15":"tag-tecnologie"},"hreflang":[{"hreflang":"it","url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/how-facial-recognition-works\/8512\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/7357\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/how-facial-recognition-works\/7382\/"},{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/7316\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/how-facial-recognition-works\/8564\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/how-facial-recognition-works\/2302\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/how-facial-recognition-works\/6402\/"},{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/how-facial-recognition-works\/8090\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/how-facial-recognition-works\/11385\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/tag\/algoritmi\/","name":"algoritmi"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8512","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/522"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8512"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8512\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10909,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8512\/revisions\/10909"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8513"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8512"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8512"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8512"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}