Il riconoscimento facciale sta diventando una caratteristica sempre più comune dei sistemi di verifica biometrica. Ora, un team indiano ha utilizzato una macchina vettoriale di supporto multi-classe per estendere il modo in cui tali sistemi funzionano per tenere conto dell'età di una persona. Jayant Jagtap della Symbiosis International (Presunta) Università di Pune, e Manesh Kokare dello Shri Guru Gobind Singhji Institute of Engineering and Technology, a Nanded, India, spiegare che la classificazione dell'età umana è rimasta un'importante barriera per la prossima generazione di tecnologie di riconoscimento facciale, ma potrebbe essere un utile parametro aggiuntivo nella sicurezza e in altri contesti.

Il nuovo quadro di classificazione dell'età in due fasi del team basato sull'aspetto e sulle caratteristiche di invecchiamento della pelle del viso utilizzando una macchina vettoriale di supporto multiclasse (M-SVM) può classificare, il team suggerisce, classificare le immagini dei volti in uno dei sette gruppi di età. Fondamentalmente, il sistema esamina le caratteristiche dell'immagine coincidenti con la consistenza della pelle del viso e le rughe ed è accurato il 94,45% delle volte. Funziona bene nonostante fattori come la genetica, Genere, Salute, condizioni meteorologiche di tutta la vita, ambiente di lavoro e di vita, consumo di tabacco e alcol. Infatti, l'accuratezza è maggiore del 98% nel primo passaggio in cui si distinguono i volti adulti e non adulti.

"Il quadro proposto di classificazione per età offre prestazioni migliori rispetto ai sistemi di classificazione per età esistenti, " riferisce il team. Aggiungono che la ricerca futura cercherà di migliorare ulteriormente la precisione per l'uso in applicazioni in tempo reale. Ciò sarà fatto attraverso lo sviluppo di un algoritmo per estrarre le caratteristiche dell'invecchiamento della pelle del viso e attraverso la progettazione di un classificatore di età efficiente , conclude la squadra.