L'analisi biometrica comprende metodi e tecnologie utilizzate per identificare o autenticare una persona in base a caratteristiche biologiche o comportamentali. Diversamente da altri sistemi di autenticazione (password, badge), la biometria si basa su tratti unici e difficilmente trasferibili come impronte digitali, riconoscimento facciale, iride, voce o dinamica di battitura. In pratica, l'analisi biometrica implica la cattura, l'elaborazione e il confronto di dati biometrici tramite algoritmi avanzati spesso basati su apprendimento automatico e visione artificiale.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
L'analisi biometrica viene utilizzata in numerosi settori: controllo accessi fisici o logici (smartphone, computer, edifici), controllo alle frontiere (passaporti biometrici), sorveglianza e ricerca di individui in spazi pubblici, pagamenti contactless e personalizzazione dei servizi. Le applicazioni vanno dalla semplice identificazione alla rilevazione di frodi o all'analisi comportamentale in contesti sensibili (banche, aeroporti).
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra i principali strumenti si annoverano OpenCV (visione artificiale), TensorFlow e PyTorch (deep learning), OpenBR (biometria open source) e soluzioni proprietarie come Neurotechnology, Cognitec e Innovatrics. Questi strumenti offrono moduli per riconoscimento facciale, impronte digitali e iride, integrabili in piattaforme di gestione identità.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
Gli sviluppi recenti riguardano il miglioramento della precisione degli algoritmi, l'integrazione di biometria multifattoriale (combinazione di più tratti), la tutela della privacy (biometria decentralizzata, modelli federati) e la protezione dagli attacchi di spoofing. Le tendenze attuali includono la biometria comportamentale e l'uso crescente dell'IA per la gestione di grandi volumi di dati in tempo reale, soprattutto in sicurezza e identificazione remota.