Come l'image processing influenzerà il nostro prossimo futuro

La diffusione di smartphone e tablet e dei social network ha creato una generazione di persone desiderose di immortalare ogni momento della giornata con foto e video da pubblicare il più velocemente possibile su Instagram, Linkedin e Facebook. Ognuno di noi possiede una identità fotografica digitale molto estesa, alcune volte anche un po’ ingombrante. Anche gli acquisti su Amazon, le prenotazioni su Booking o le recensioni su TripAdvisor sono corredate da immagini, video, in grado di soddisfare ogni nostra curiosità o interesse,

Allo stesso tempo per motivi di osservazione e/o sicurezza si moltiplicano le telecamere che vengono disposte nelle auto, nelle case, negli uffici, nelle strade… Ognuno di noi rimane colpito dall’accuratezza con cui un’auto può mostrare nell’on-board unit che siamo molto vicini ad un ostacolo durante un parcheggio o che le mappe dei navigatori (specie nella versione satellitare) siano talmente precise che permettono di vedere molti dettagli delle strade (cfr. Google street view).

Insomma il mondo delle immagini digitali, sta diventando pervasivo e in certo senso oggi pensiamo che facendo una ricerca su Google possiamo trovare immagini di qualunque luogo o persona.

Ma quanto sinora descritto è solo la punta dell’iceberg, le immagini digitali sono molto di più, una volta campionate a toni continui attraverso una “griglia discreta” e quantizzate con un numero finito di bit, diventano una fonte informativa formidabile che oggi viene analizzata e processata in diversi modi e per molti scopi. Dagli anni ’80 ad oggi, l'uso di tecniche di elaborazione delle immagini digitali si è diffuso in molti settori: medicina, controllo industriale, sicurezza e tracciamento, veicoli a guida assistita, human-computer interfaces, etc. Gli ultimi anni in particolare hanno visto un’esplosione di applicazioni, anche grazie al ridotto costo delle telecamere (anche se sofisticate), dei sistemi di storage e di elaborazione.

Si diffondono sempre più le analisi di immagini in grado di capire (in modo automatico) gli oggetti e le persone presenti, i loro movimenti, i gesti e le espressioni facciali, etc. Il machine learning e l’artificial intelligence sono ormai fortemente impiegati e sembra che siamo solo all’inizio di una rivoluzione.

Forse qualcuno di voi ricorderà nel film “Minority Report”, Tom Cruise entrare in un negozio ed essere immediatamente riconosciuto come cliente e sentire una voce chiedergli come si fosse trovato con l’ultimo articolo comprato proprio in quel negozio, ebbene oggi questo è già possibile.

Se pensiamo, ad esempio, ad Amazon Go (lo store fisico di Amazon) scopriamo che attraverso la visione artificiale, gli algoritmi di deep learning e l’utilizzo di più sensori, proprio come nelle auto a guida autonoma, una volta che hai tutto ciò che vuoi, puoi andare (da qui lo slogan "Just Walk Out"), il carrello virtuale addebita tutto sull’account Amazon e invia la ricevuta direttamente all'app. Ci sono ancora impiegati nel negozio, ma il loro obiettivo è spostato sull'assistenza clienti, sulla preparazione di cibi freschi e sul fare in modo che tutto sia in ordine. Sembra impressionante, eppure, Amazon ha sviluppato videocamere in grado di riconoscere le persone, rintracciarle in tutto il negozio, sapere qual è account collegato a ognuno di loro, capire esattamente quale prodotto e quanti di questi sono nel carrello, calcolando il tutto con estrema sicurezza.

L’object detection da immagini si evolve di giorno in giorno, si passa dall’occupazione dei parcheggi, all’anonimizzazione di volti e dati sensibili, al riconoscimento dei segnali da parte delle auto, etc.

Ad esempio, il progetto Open Connected City del Consorzio ELIS, utilizzerà diverse tecniche di image processing e object detection per sperimentare servizi di Smart city all’interno del Campus ELIS. Inoltre diverse aziende del Consorzio stanno chiedendo ai nostri studenti, tesisti e dottorandi di lavorare a progetti legati a servizi di insurance, automotive, mobility, product marketing, etc.

Ma quale futuro ci aspetta? Quali evoluzioni stanno rapidamente affacciandosi? Abbiamo parlato un pò di mobilità e guida autonoma e del settore retail, ma gli ambiti sono molto ampi, ecco alcuni esempi:

• Nel settore dei giochi, la tecnologia avanzata di riconoscimento dell'immagine consente al giocatore di utilizzare la propria posizione reale come campo di battaglia per avventure virtuali. Recentemente, si è diffusa la voce relativa allo sviluppo di webcam 4K di Microsoft che saranno compatibili con Xbox One per accedervi e utilizzando il riconoscimento facciale. 
• In ambito sanitario il riconoscimento dell'immagine fornisce un enorme aiuto nel guidare cambiamenti significativi nell’esperienza del paziente. Le procedure microchirurgiche basate sui robot utilizzano tecniche di visione artificiale e di riconoscimento delle immagini. L'uso di questa tecnica è aumentato nell'ultimo decennio grazie ai progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. Il rilevamento delle emozioni in tempo reale può anche essere utilizzato per analizzare come si sentono i pazienti durante il periodo di ospedalizzazione o quando stanno per essere dimessi.

Molte altre applicazioni stanno rivoluzionando il mondo dei social media, quello della sicurezza e dell’ergonomia, della realtà mixata (con progetti che consentono di portare oggetti reali nel mondo virtuale utilizzando telecamere 3D), etc. Sono solo alcuni degli esempi di come in futuro il trattamento delle immagini digitali modificherà il nostro modo di vivere.

Per questo motivo le aziende che vogliono gestire/anticipare adeguatamente il cambiamento è bene che si dotino di strumenti e capacità di analisi e classificazione delle immagini sempre più sofisticate, costituiscano task force interne/esterne, in grado di studiare le applicazioni che potranno arricchire la propria value proposition verso clienti sempre più attratti dalle tecnologie emergenti.

Non va trascurato che queste tecnologie saranno potenzialmente in grado di invadere la spera privata delle persone (magari addirittura manipolandole, basti pensare al rilevamento delle emozioni), per questo, l’innovazione andrà coniugata con l’attenzione a salvaguardare il bene dell’uomo: solo chi saprà innovare, mettendo al centro le persone, sarà sostenibile nel lungo periodo.