Integrazione della tecnologia di realta aumentata Meta 2 con il framework MiRAgE e sviluppo del sistema di gestione dell'input dell'utente

La realtà aumentata è diventata, negli ultimi anni, una delle maggiori aree di interesse nello studio e nello sviluppo di applicazioni e tecnologie innovative in ambito ICT. Questo successo deriva dal grande potenziale e dai grandi benefici che questa tecnologia può portare nella vita di tutti i giorni. La possibilità di estendere il mondo reale sovrapponendovi informazioni e oggetti virtuali apre grandi scenari di sviluppo nei contesti applicativi più disparati. La realtà aumentata può avere un grande impatto da un punto di vista applicativo rimodellando l'ambiente in cui le persone lavorano e vivono e cambiando notevolmente il modo in cui interagiscono e collaborano. Queste potenzialità vengono ulteriormente amplificate se integrate e messe in sinergia con le tecnologie hardware emergenti in ambito Internet of Things (IoT) e Web of Things(WoT) andando a delineare dei veri e propri ambienti intelligenti. L'obiettivo di questa tesi di laurea è duplice: integrare il dispositivo per realtà aumentata Meta 2 con il framework per lo sviluppo di mondi aumentati MiRAgE e sviluppare successivamente una astrazione per la gestione degli eventi e degli input che prescinda dal particolare dispositivo utilizzato

A Double Siamese Framework for Differential Morphing Attack Detection

Face morphing and related morphing attacks have emerged as a serious security threat for automatic face recognition systems and a challenging research field. Therefore, the availability of effective and reliable morphing attack detectors is strongly needed. In this paper, we proposed a framework based on a double Siamese architecture to tackle the morphing attack detection task in the differential scenario, in which two images, a trusted live acquired image and a probe image (morphed or bona fide) are given as the input for the system. In particular, the presented framework aimed to merge the information computed by two different modules to predict the final score. The first one was designed to extract information about the identity of the input faces, while the second module was focused on the detection of artifacts related to the morphing process. Experimental results were obtained through several and rigorous cross-dataset tests, exploiting three well-known datasets, namely PMDB, MorphDB, and AMSL, containing automatic and manually refined facial morphed images, showing that the proposed framework was able to achieve satisfying results

Riconoscimento di volti morphed: un approccio basato su Deep Learning

La pervasività dei sistemi informatici nella vita di ogni giorno richiede di riporre grande attenzione verso il tema della sicurezza informatica, specialmente in tutti quei contesti in cui la violazione di questi sistemi può portare a conseguenze sociali rilevanti. Questo è particolarmente importante nel caso applicativo di controllo automatico degli accessi basato su sistemi di riconoscimento biometrici. Recentemente, gli attacchi basati su tecniche di face morphing hanno suscitato l'interesse della comunità scientifica. É stato dimostrato, infatti, che questi rappresentano una seria e concreta minaccia in varie applicazioni basate sulla verifica automatica dell'identità attraverso sistemi di riconoscimento facciale. Lo scenario considerato è quello dei controlli realizzati nei gate presenti all'interno degli aeroporti internazionali che, per velocizzare la circolazione dei passeggeri, verificano automaticamente se il volto di un soggetto corrisponde a quello contenuto all'interno del suo passaporto elettronico (eMRTD). Attraverso una procedura di morphing due soggetti possono condividere lo stesso documento legale violando il principio fondamentale di collegamento biunivoco tra un individuo e il suo documento identificativo. A questo proposito un soggetto senza precedenti penali potrebbe richiedere, nelle strutture preposte, il passaporto elettronico presentando una foto morphed con il volto di un criminale che successivamente potrà utilizzare il documento per eludere i controlli d'identità. Per questi motivi è forte il bisogno di algoritmi capaci di rilevare in maniera accurata e automatica immagini morphed. L'obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di comprendere meglio il problema del face morphing e affrontarlo, nei diversi scenari, proponendo nuovi algoritmi basati su deep learning, ponendo particolare attenzione alla realizzazione di esperimenti rilevanti e sull'analisi critica dei metodi proposti e dei risultati sperimentali ottenuti

A Double Siamese Framework for Differential Morphing Attack Detection

Face morphing and related morphing attacks have emerged as a serious security threat for automatic face recognition systems and a challenging research field. Therefore, the availability of effective and reliable morphing attack detectors is strongly needed. In this paper, we proposed a framework based on a double Siamese architecture to tackle the morphing attack detection task in the differential scenario, in which two images, a trusted live acquired image and a probe image (morphed or bona fide) are given as the input for the system. In particular, the presented framework aimed to merge the information computed by two different modules to predict the final score. The first one was designed to extract information about the identity of the input faces, while the second module was focused on the detection of artifacts related to the morphing process. Experimental results were obtained through several and rigorous cross-dataset tests, exploiting three well-known datasets, namely PMDB, MorphDB, and AMSL, containing automatic and manually refined facial morphed images, showing that the proposed framework was able to achieve satisfying results