La capacità degli agenti di polizia di riconoscere e localizzare individui con una storia di reati è vitale per il loro lavoro. Infatti, è così importante che gli agenti credano che il suo possesso sia fondamentale per l'abilità di un'efficace polizia stradale, prevenzione e investigazione del crimine. Però, con la forza lavoro totale della polizia che è diminuita di quasi il 20 percento dal 2010 e ha registrato un aumento della criminalità, le forze di polizia si stanno rivolgendo a nuove soluzioni tecnologiche per aiutare a migliorare la loro capacità e capacità di monitorare e rintracciare le persone di cui hanno preoccupazioni.

Una di queste tecnologie è il riconoscimento facciale automatizzato (noto come AFR). Funziona analizzando le caratteristiche principali del viso, generarne una rappresentazione matematica, e poi confrontarli con volti noti in un database, per determinare possibili corrispondenze. Mentre un certo numero di forze di polizia britanniche e internazionali hanno esplorato con entusiasmo il potenziale dell'AFR, alcuni gruppi hanno parlato del suo status giuridico ed etico. Sono preoccupati che la tecnologia estenda in modo significativo la portata e la profondità della sorveglianza da parte dello stato.

Fino ad ora, però, non ci sono prove solide su ciò che i sistemi AFR possono e non possono fornire per la polizia. Sebbene AFR sia diventato sempre più familiare al pubblico attraverso il suo utilizzo negli aeroporti per aiutare a gestire i controlli dei passaporti, l'ambiente in tali impostazioni è abbastanza controllato. L'applicazione di procedure simili alla polizia stradale è molto più complessa. Gli individui per strada si muoveranno e potrebbero non guardare direttamente verso la telecamera. I livelli di illuminazione cambiano, pure, e il sistema dovrà far fronte ai capricci del clima britannico.

AFR nel mondo reale

Per costruire un quadro di come la polizia britannica sta utilizzando l'attuale tecnologia AFR, l'anno scorso siamo stati incaricati di valutare un progetto della polizia del Galles del Sud che era stato progettato per testare l'utilità dell'AFR in diverse situazioni quotidiane di polizia. A partire dalla finale di UEFA Champions League 2017, tenutosi a Cardiff, il nostro team ha osservato gli agenti che utilizzano la tecnologia e ha analizzato i dati generati dal sistema. Volevamo mettere insieme una comprensione di come il personale di polizia interagiva con il sistema e quali risultati ha permesso loro di ottenere, così come le sfide che hanno incontrato durante l'utilizzo.

Gli agenti di polizia del Galles del Sud utilizzano l'AFR in due modalità. "AFR Locate" utilizza i feed live delle telecamere di tipo CCTV solitamente montate su furgoni della polizia contrassegnati per confrontare le misurazioni dettagliate delle caratteristiche facciali delle persone con un database di immagini della custodia della polizia. Queste immagini erano tutte di individui ritenuti persone di interesse. Tipicamente, questo database conteneva 600-800 immagini.

L'altra modalità, "AFR Identificare, " è piuttosto diverso. Qui, le immagini di sospetti non identificati da scene del crimine passate vengono confrontate con il database delle forze dell'ordine delle foto di custodia della polizia. Questo database è composto da circa 450, 000 immagini.

Globale, la valutazione ha concluso che l'AFR ha consentito alla polizia di identificare i sospetti che probabilmente non sarebbero stati in grado di farlo. Nel periodo di 12 mesi della ricerca, oltre 100 arresti e denunce sono stati – almeno in parte – assistiti da AFR.

Ma questo non è un sistema plug and play. La polizia ha dovuto adattare una serie di procedure operative standard per farlo funzionare in modo efficiente. Per esempio, dopo aver scoperto l'impatto significativo della qualità dell'immagine sul sistema, identificare gli operatori inseriti nella formazione degli agenti di detenzione in custodia, per garantire che tutte le immagini future funzionino in modo efficace.

Strumento di assistenza

Solo con il tempo gli agenti hanno imparato a configurare e utilizzare meglio il sistema. Ciò è stato supportato dagli sviluppi tecnologici sotto forma di un algoritmo più sofisticato introdotto durante il processo, pure. Questo miglioramento è stato significativo. Nella distribuzione originale della Champion's League, solo il 3% delle corrispondenze suggerite dal sistema è stato giudicato accurato dagli operatori. Entro marzo 2018, però, questa cifra era di circa il 46 percento.

Come per tutte le tecnologie di polizia innovative, ci sono importanti questioni e questioni legali ed etiche che devono ancora essere prese in considerazione. Ma affinché questi possano essere significativamente discussi e valutati dai cittadini, regolatori e legislatori, abbiamo bisogno di una comprensione dettagliata di ciò che la tecnologia può realisticamente realizzare. Prove sonore, piuttosto che riferimenti alla tecnologia della fantascienza – come si vede in film come Minority Report – è essenziale.

Con questo in testa, una delle nostre conclusioni è che in termini di descrizione del modo in cui l'AFR viene attualmente applicato nella polizia, è più corretto pensarlo come "riconoscimento facciale assistito, " al contrario di un sistema completamente automatizzato. A differenza delle funzioni di controllo delle frontiere - dove il riconoscimento facciale è più di un sistema automatizzato - quando si supporta la polizia stradale, l'algoritmo non decide se c'è una corrispondenza tra una persona e ciò che è memorizzato nel database. Piuttosto, il sistema fornisce suggerimenti a un operatore di polizia su possibili somiglianze. Spetta poi all'operatore confermarli o smentirli.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.