Progettazione e sviluppo di un tool di supporto alla rilevazione di alterazioni digitali in immagini del volto

Giulianini, Luca (2021) Progettazione e sviluppo di un tool di supporto alla rilevazione di alterazioni digitali in immagini del volto. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena
Documenti full-text disponibili:
[thumbnail of Thesis] Documento PDF (Thesis)
Disponibile con Licenza: Creative Commons: Attribuzione - Non commerciale - Non opere derivate 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

Download (28MB)

Abstract

Il concetto di identità è un concetto estremamente importante per il genere umano. L’identità, infatti, si fonda sulle caratteristiche peculiari che contraddistinguono ciascun individuo e che lo differenziano rispetto ad un altro rendendolo un soggetto unico e irripetibile. Sebbene le caratteristiche che compongano l'identità di una persona siano numerose ed estremamente differenti, si è generalmente concordi nel definire le caratteristiche fisiche come primarie nell'atto del riconoscimento personale. Per questo motivo, nella storia dell'uomo, lo sviluppo di metodologie dedicate all'identificazione si sono rivolte sempre più all'ambito fisiologico umano piuttosto che ad uno più comportamentale, culminando ai giorni nostri nei più moderni sistemi di riconoscimento biometrico. Queste tipologie di sistemi hanno assunto una dimensione pervasiva soprattutto in contesti dove i controlli umani risultato spesso complessi e limitati. Con l'avvento della pandemia di Covid-19 un numero sempre maggiore di aeroporti ed aziende ha accelerato i propri investimenti in soluzioni biometriche, motivati dalla necessità di velocizzare gli accessi minimizzando i contatti fra individui. Malgrado molti abbiano appreso questa notizia con grande entusiasmo, in letteratura esistono una serie di ricerche che mostrano come questi sistemi, sebbene siano robusti sotto scenari controllati, possano essere attualmente soggetti ad attacchi.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Giulianini, Luca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
computer vision,machine learning,semantic segmentation,image alteration,morphing
Data di discussione della Tesi
28 Maggio 2021
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^