invecchiamento facciale nelle immagini: analisi e confronto di modelli di ai

Questo lavoro si concentra sull'applicazione di modelli di face aging per migliorare la sicurezza dei sistemi di riconoscimento biometrico, in particolare nella rilevazione dei Morphing Attack Detection (MAD). Partendo dal dataset ONOT, un insieme di immagini sintetiche di fototessere ad alta qualità, si propone la creazione del dataset AMONOT (Aged Morphed ONOT), che integra il processo di invecchiamento artificiale dei volti. L’obiettivo principale è valutare come le variazioni biometriche dovute all’età influiscano sull’efficacia dei sistemi MAD, con particolare attenzione ai documenti di viaggio a lunga durata. Attraverso l'uso di modelli avanzati di invecchiamento, vengono generate immagini invecchiate con intervalli temporali di dieci anni, simulando scenari reali di verifica biometrica nel tempo. I risultati attesi includono l'individuazione di un modello capace di produrre volti invecchiati realisticamente, preservando le caratteristiche biometriche essenziali, al fine di migliorare la robustezza dei sistemi di sicurezza.