Casi d'uso per il servizio Azure Face di Intelligenza Artificiale

Importante

Le traduzioni non in inglese sono disponibili solo per praticità. Consultare la EN-US versione di questo documento per la versione definitiva.

Che cos'è una nota sulla trasparenza?

Un sistema di intelligenza artificiale include non solo la tecnologia, ma anche le persone che lo useranno, le persone che ne saranno interessate e l'ambiente in cui viene distribuito. La creazione di un sistema adatto allo scopo previsto richiede una comprensione del funzionamento della tecnologia, delle sue capacità e limitazioni e di come ottenere le migliori prestazioni.

le note sulla trasparenza di Microsoft consentono di comprendere il funzionamento della tecnologia di intelligenza artificiale, le scelte che i proprietari del sistema possono fare che influenzano le prestazioni e il comportamento del sistema e l'importanza di pensare all'intero sistema, tra cui la tecnologia, le persone e l'ambiente. È possibile usare le note sulla trasparenza durante lo sviluppo o la distribuzione del proprio sistema oppure condividerle con le persone che useranno o saranno interessate dal sistema.

le note sulla trasparenza di Microsoft fanno parte di uno sforzo più ampio per Microsoft mettere in pratica i principi di IA. Per altre informazioni, vedere Microsoft principi di intelligenza artificiale.

Questa nota sulla trasparenza fa parte del nostro impegno in Microsoft di implementare il nostro Principi di riconoscimento facciale, che illustrano come ci avviciniamo allo sviluppo e alla distribuzione della tecnologia di riconoscimento facciale. È consigliabile usare i principi per guidare gli sforzi di sviluppo durante l'uso di questa tecnologia.

Nozioni di base di Azure Vision nella Face API degli Strumenti Foundry

A seconda della funzionalità specifica, l'API Viso di Vision ("API Viso") rileva, riconosce e/o analizza i visi umani in immagini e video usando modelli di apprendimento automatico pre-addestrati sviluppati da Microsoft. Gli sviluppatori possono integrare le funzioni dell'API Viso nei propri sistemi senza creare modelli personalizzati.

Quando usata in modo responsabile, l'API Viso è una tecnologia importante e utile che consente di migliorare l'efficienza, la sicurezza e le esperienze dei clienti quando vengono usati per creare sistemi che analizzano il viso.

Alcune funzionalità dell'API Viso, ad esempio il riconoscimento facciale, generano rappresentazioni numeriche di identificazione univoche (o altre) del viso note come modelli facciali. Altre informazioni sul processo, inclusi i periodi di conservazione dei dati, sono disponibili nella pagina della documentazione su Vision Face API.

Avviso

Il 11 giugno 2020, Microsoft annunciato che non venderà la tecnologia di riconoscimento facciale ai dipartimenti di polizia nell'Stati Uniti fino a quando non è stata adottata una forte regolamentazione in base ai diritti umani. Di conseguenza, i clienti potrebbero non usare funzionalità di riconoscimento facciale incluse nei servizi di Azure, come Face o Video Indexer, se un cliente è, o consente l'uso di tali servizi da o per un reparto di polizia negli Stati Uniti. Quando si crea una nuova risorsa Face, è necessario confermare e accettare nel portale di Azure che non si userà il servizio da o per un reparto di polizia negli Stati Uniti e che si è esaminata la documentazione sull'IA Responsabile e si utilizzerà questo servizio in conformità a essa.

Attenzione

L'accesso al servizio di riconoscimento facciale è limitato in base ai criteri di idoneità e utilizzo per supportare i principi di IA responsabile. Il servizio Face è disponibile solo per clienti e partner gestiti da Microsoft. Usare il modulo di registrazione per il riconoscimento facciale per richiedere l'accesso. Per altre informazioni, vedere la pagina Viso con accesso limitato .

Importante

Se si usano Microsoft prodotti o servizi per elaborare i dati biometrici, l'utente è responsabile di: (i) fornire comunicazioni agli interessati, incluso rispetto ai periodi di conservazione e alla distruzione; (ii) ottenere il consenso da parte degli interessati; e (iii) eliminando i dati biometrici, tutti in base ai requisiti di protezione dei dati applicabili e richiesti. "Dati biometrici" avrà il significato indicato nell'articolo 4 del GDPR e, se applicabile, termini equivalenti in altri requisiti di protezione dei dati. Per informazioni correlate, vedere Dati e privacy per il riconoscimento facciale.

Termini chiave

Termine	Definizione
Immagine	Un'immagine è un singolo fotogramma acquisito in tempo reale tramite una fotocamera, una foto archiviata o un singolo fotogramma da un video archiviato. Face API non fornisce l'archiviazione sottostante per foto o video. Spetta agli sviluppatori di sistema fornire l'archiviazione sottostante.
Immagine probe	Un'immagine probe è un'immagine inviata a un sistema di riconoscimento facciale in cui viene convertita in un modello facciale per essere confrontata con i modelli facciali di individui registrati. Tutte le immagini vengono eliminate immediatamente dopo essere state convertite in modelli facciali.
Modello facciale	Un'identificazione univoca numerica o un'altra rappresentazione del viso di un individuo generato da un'immagine. Le immagini stesse, indipendentemente dalla registrazione o dal probe, non vengono archiviate da Microsoft e le immagini originali non possono essere ricostruite in base a un modello facciale.
Riquadro di delimitazione	Una casella disegnata intorno alla posizione di un volto nella foto in risposta alle chiamate di rilevazione del volto.
Rilevamento facciale	Trova i volti umani in un'immagine e restituisce riquadri di delimitazione che indicano le posizioni. Il rilevamento facciale può anche essere configurato per restituire un'etichetta numerica per ogni viso rilevata ai fini di [scopo di inserimento], nonché per gli attributi del viso. I modelli di rilevamento facciale non sono in grado di verificare o identificare individui e non trovano, estraggono o creano modelli facciali.
Riconoscimento facciale	Un termine che comprende sia l'uso dell'identificazione facciale che della verifica facciale (vedere di seguito).
Rilevamento dell'autenticità facciale	Determina l'autenticità di un viso in un'immagine e restituisce una classificazione di vivacità. Proposed Improvements: I modelli di rilevamento della vivacità facciale non sono in grado di verificare o identificare individui; tuttavia, possono trovare, estrarre o creare modelli facciali per garantire la presenza della stessa persona durante il test di vivacità. Un esempio è un'app bancaria che usa il rilevamento della vivacità facciale per garantire che il vero titolare del conto sia fisicamente presente durante l'esecuzione di una transazione, fornendo un ulteriore livello di sicurezza.
Verifica facciale	Corrispondenza "uno-a-uno" dei modelli facciali tra due immagini separate per verificare che siano dello stesso individuo. Un esempio è un'app bancaria che verifica l'identità degli utenti che desiderano aprire un conto bancario in remoto confrontando il modello facciale da un selfie scattato dall'utente con il modello facciale da un ID foto del titolare del conto archiviato nel database della banca.
Identificazione facciale	Corrispondenza "uno-a-molti" dei modelli facciali tra un'immagine e un set di modelli facciali. Un esempio è un sistema di controllo di accesso senza tocco in un edificio, che sostituisce o aumenta schede fisiche e badge, in cui una fotocamera acquisisce il volto di una persona che entra in una porta protetta e tenta di trovare una corrispondenza da un set di modelli facciali per visi di persone che sono approvate per accedere all'edificio.
Attributi facciali	Rilevamento degli attributi facciali specificati, ad esempio pose e punti di riferimento come gli occhi o la posizione del naso. La funzionalità degli attributi facciali è completamente separata dalla verifica facciale e dall'identificazione facciale. L'elenco completo degli attributi supportati è descritto nella documentazione di riferimento dell'API Viso - Rilevamento . I modelli di attributo facciale non sono in grado di verificare o identificare individui e non trovano, estraggono o creano modelli facciali.
Redaction facciale	La funzione di redazione consente la sfocatura o il blocco dei visi umani nelle immagini. I modelli di redazione facciale non sono in grado di verificare o identificare individui e non trovano, estraggono o creano modelli facciali.
Iscrizione	La registrazione è il processo di raccolta di immagini di singoli utenti e la creazione di modelli facciali da essi a scopo di riconoscimento. Foto o video di qualità superiore producono modelli facciali di qualità superiore.
ID personale	Quando una persona viene registrata in un sistema di verifica usato per l'autenticazione, il modello facciale viene associato anche a un identificatore primario generato in modo casuale denominato ID persona che verrà usato per determinare quale modello facciale confrontare con l'immagine probe.
Punteggio di attendibilità del riconoscimento	Quando viene eseguita una query su un'immagine probe con verifica facciale o identificazione facciale, viene restituito un punteggio di attendibilità del riconoscimento per determinare se due visi corrispondono nell'intervallo [0, 1], ad esempio 0,6. Questo non equivale alla probabilità percentuale che due visi corrispondano (ad esempio, un punteggio di attendibilità del riconoscimento 0,9 non significa che vi sia un 90% probabilità che i due volti corrispondano).
Soglia di attendibilità del riconoscimento	Punteggio di attendibilità minimo necessario per determinare se due visi appartengono alla stessa persona in base al punteggio di attendibilità del riconoscimento. Ad esempio, se la soglia di attendibilità è 0,5 e il punteggio di attendibilità del riconoscimento restituito da una query di immagine probe è 0,6, i due visi vengono considerati una corrispondenza.
Elenco candidati	Per gli scenari di identificazione facciale, un elenco di candidati è l'elenco dei visi con punteggi superiori alla soglia di attendibilità del riconoscimento. L'API Face non archivia gli identificatori primari, come gli ID cliente, insieme ai template facciali. L'API Viso associa invece modelli facciali archiviati a GUID casuali o identificatori univoci globali. Gli sviluppatori di sistema possono associare il GUID generato dall'API Viso all'identificatore principale di un individuo per supportare la verifica di tale individuo.
ID correlazione del dispositivo	Per gli scenari di rilevamento di vivacità facciale, viene creata una stringa univoca per ogni dispositivo all'inizio del rilevamento di vivacità per facilitare il rilevamento degli abusi. Questa operazione viene usata dall'API Face per rilevare e bloccare i client che tentano di abusare del rilevamento della vivacità. Gli ID di correlazione del dispositivo non possono essere usati per verificare o identificare singoli individui e la Face API non li memorizza né mantiene altri dati di sessione per più di 48 ore.

funzioni dell'API Volto

Il rilevamento facciale risponde alla domanda "Ci sono uno o più volti umani in questa immagine?" Il rilevamento facciale trova i visi umani in un'immagine e restituisce rettangoli di delimitazione che ne indicano le posizioni. I modelli di rilevamento facciale non sono in grado di verificare o identificare individui e non trovano, estraggono o creano modelli facciali. Tutte le altre funzioni dell'API Viso dipendono dal rilevamento facciale: prima che l'API Viso possa identificare o verificare una persona (vedere di seguito), deve conoscere le posizioni dei visi da riconoscere nelle immagini di input. Per ulteriori informazioni, consultare la documentazione di riferimento del Face - Detect API.

Rilevamento facciale con attributi facciali: la funzionalità di rilevamento facciale può anche essere usata facoltativamente per rilevare gli attributi facciali usando modelli di intelligenza artificiale aggiuntivi, ad esempio pose e punti di riferimento facciali come la posizione dell'occhio o del naso. La funzionalità degli attributi facciali è completamente separata dalla verifica facciale e dalle funzionalità di identificazione facciale dell'API Viso. I valori restituiti dalla funzionalità di rilevamento facciale per ogni attributo sono stime degli attributi percepiti. I modelli di attributi facciali non sono in grado di verificare o identificare individui e non trovano, estraggono o creano modelli facciali.

La verifica facciale si basa sulla funzionalità di rilevamento facciale e risolve la domanda: "Sono queste due immagini della stessa persona?" La verifica facciale è detta anche corrispondenza "uno-a-uno" perché il modello facciale per l'immagine probe viene confrontato con un solo modello registrato. La verifica facciale può essere usata negli scenari di verifica dell'identità o di controllo di accesso per verificare che un'immagine probe corrisponda a un'immagine acquisita in precedenza ( ad esempio da una foto di una scheda ID rilasciata dal governo). Per maggiori informazioni, consultare la documentazione di riferimento dell'API Face - Verify.

L'identificazione facciale inizia anche con la funzionalità di rilevamento facciale e risponde alla domanda " Questo viso rilevato può essere abbinato a qualsiasi viso registrato in un database?" Per questo motivo, l'identificazione facciale è detta anche corrispondenza "uno-a-molti". Le corrispondenze dei candidati vengono restituite in base alla frequenza con cui il modello facciale per l'immagine probe corrisponde a ognuno dei modelli registrati. Per altre informazioni sull'identificazione facciale, vedere la documentazione di riferimento sull'API Viso - Identificazione .

Trovare un viso simile si basa anche sulla funzionalità di rilevamento facciale e cerca visi simili da tutti i modelli di registrazione. Per altre informazioni, vedere la documentazione di riferimento sull'API Face - API Trova Simili.

Gruppo facciale si basa anche sulla funzionalità di rilevamento facciale e crea piccoli gruppi di visi simili tra loro da tutti i modelli di iscrizione. Per maggiori dettagli, vedere la documentazione di riferimento sull'API Faccia - Gruppo .

Il rilevamento del vivo facciale risponde alla domanda: "Il viso umano rilevato in questa scena è reale e presente?" Il rilevamento del volto vivo determina se un volto umano in una scena è autentico e restituisce una classificazione di volto vivo o spoofing. Proposed Improvements: I modelli di rilevamento della vivacità facciale non sono in grado di verificare o identificare individui; tuttavia, possono trovare, estrarre o creare modelli facciali per garantire la presenza della stessa persona durante il test di vivacità. Per altre informazioni, vedere la documentazione di riferimento sull'API Viso - Rilevamento vivacità (iOS, Java).

Per ulteriori informazioni sulle funzioni del servizio Azure AI Face, consultare la documentazione di Face.

Accesso limitato al Vision Face API

L'API Face di Visione ("API Viso") è un servizio a accesso limitato e la registrazione è necessaria per accedere ad alcune funzionalità. Per altre informazioni, vedere i criteri di accesso limitato di Microsoft. Alcune funzionalità sono disponibili solo per Microsoft clienti gestiti e partner approvati e solo per determinati casi d'uso selezionati al momento della registrazione. Si noti che il rilevamento facciale, gli attributi facciali e i casi d'uso di redazione facciale non richiedono la registrazione.

Casi d'uso commerciali

I casi d'uso seguenti sono approvati per i contesti commerciali:

Rilevamento della vitalità facciale per dimostrare che un vero essere umano sta usando l'applicazione. Il rilevamento di vivacità può essere usato autonomamente come alternativa a un sistema CAPTCHA o può essere combinato con operazioni di verifica o identificazione del volto esistenti per migliorare la sicurezza.

Verifica facciale (corrispondenza 1:1) con rilevamento facoltativo della dinamica facciale per la verifica dell'identità per concedere l'accesso a servizi o spazi digitali o fisici. Tale verifica può essere utilizzata per l'apertura di un nuovo account, la verifica di un lavoratore o l'autenticazione per partecipare a una valutazione online. La verifica dell'identità può essere eseguita una sola volta durante l'onboarding e ripetutamente quando un utente accede a un servizio digitale o fisico o a uno spazio.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) con rilevamento facoltativo della vivacità facciale per il controllo di accesso senza tocco per consentire un'esperienza avanzata usando il riconoscimento facciale, anziché metodi come carte e biglietti. Ciò può ridurre i rischi per l'igiene e la sicurezza derivanti dalla condivisione e gestione di carte o biglietti, nonché dalla loro perdita o furto. Il riconoscimento facciale può aiutare il processo di check-in per l'accesso a siti e edifici, ad esempio aeroporti, stadi, uffici e ospedali.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) con rilevamento facoltativo della vivacità facciale per la personalizzazione dell'ambiente per abilitare la personalizzazione dell'ambiente ambientale con riconoscimento facciale basato sul consenso che arricchisce le esperienze nei dispositivi condivisi. Ad esempio, gli schermi del desk condiviso e i chioschi multimediali sul lavoro e a casa possono riconoscerti quando ti avvicini per fornire indicazioni per la tua destinazione o per interagire senza mani con dispositivi per riunioni smart.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) con rilevamento opzionale di vitalità facciale per trovare utenti duplicati o bloccati, al fine di controllare e prevenire l'accesso non autorizzato a servizi o spazi digitali o fisici Ad esempio, tale identificazione può essere usata durante la creazione o l'accesso all'account o all'accesso a un sito aziendale.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) per cercare un viso in un archivio video multimediale o di intrattenimento per trovare un viso all'interno di un video e generare metadati solo per i casi d'uso di contenuti multimediali o di intrattenimento.

Casi d'uso per enti pubblici e organizzazioni internazionali

I seguenti casi d'uso sono approvati per il settore pubblico:

Rilevamento della vitalità facciale per dimostrare che un vero essere umano sta usando l'applicazione. Tale rilevamento può essere usato autonomo come alternativa a un sistema CAPTCHA o può essere combinato con un'operazione di verifica facciale o identificazione esistente per migliorare la sicurezza.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) con rilevamento facoltativo della vivacità facciale per il controllo di accesso senza tocco per consentire un'esperienza avanzata usando il riconoscimento facciale, anziché metodi come carte e biglietti. Ciò può contribuire a ridurre i rischi per l'igiene e la sicurezza derivanti dalla condivisione di carte/ticket/gestione, dalla perdita o dal furto.This can help reduce hygiene and security risks from card/ticket sharing/handling, loss, or theft. Il riconoscimento facciale può aiutare il processo di check-in per l'accesso a siti e edifici, ad esempio aeroporti, stadi, uffici e ospedali.

Identificazione facciale (1:N o 1:1 corrispondente) per assistere le forze dell'ordine o i funzionari giudiziari in procedimenti giudiziari o difesa di un sospettato criminale che è già stato arrestato, nella misura in cui è stata espressamente autorizzata da un'autorità governativa autorizzata in modo corretto e indipendente e a condizione che la persona cercata di essere identificata o verificata non sia un minore, O per assistere funzionari di organizzazioni internazionali adeguatamente autorizzate nell'accusa di abusi di diritto penale internazionale, diritto internazionale dei diritti umani o diritto umanitario internazionale, purché la persona cercata di essere identificata o verificata non sia un minore.

Identificazione facciale (corrispondenza 1:N o 1:1) per la conservazione e l'arricchimento degli archivi multimediali pubblici per identificare le persone negli archivi video di contenuti multimediali pubblici o di intrattenimento ai fini del mantenimento e dell'arricchimento solo dei media pubblici. Esempi di arricchimento dei media pubblici includono l'identificazione di figure storiche negli archivi video o la generazione di metadati descrittivi.

Identificazione facciale (1:N o 1:1 corrispondente) per rispondere a un'emergenza che comporta un pericolo imminente o un rischio di morte o gravi lesioni fisiche a un individuo.

Identificazione facciale (1:N o 1:1 corrispondente) ai fini dell'assistenza umanitaria, dell'esecuzione di ricerche e soccorso di individui o di identificazione di persone scomparse, persone decedute o vittime di crimini.

Considerazioni sull'utilizzo del servizio Face di Azure AI

L'uso della Face API da parte della polizia statale o locale negli Stati Uniti è vietato dalla politica di Microsoft.

L'uso della tecnologia di riconoscimento facciale in tempo reale sulle telecamere mobili usate dalle forze dell'ordine per tentare di identificare individui in ambienti non controllati, "in natura" è vietato da criteri di Microsoft. Ciò include il caso in cui gli agenti di polizia in pattuglia utilizzano telecamere indossate o tratteggiate utilizzando la tecnologia di riconoscimento facciale per tentare di identificare gli individui presenti in un database di sospetti o detenuti precedenti. Questo criterio si applica a livello globale.

Evitare l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale o rilevamento facciale per tentare di dedurre stati emotivi, identità di genere o età. Microsoft ha ritirato le funzionalità di riconoscimento e rilevamento facciale generiche utilizzate per classificare emozioni, genere, età, sorriso, capelli, barba e trucco. L'uso generico di queste funzionalità comporta il rischio di un uso improprio che potrebbe esporre le persone a stereotipi, discriminazioni o ingiuste negazioni di servizi. Queste funzionalità saranno attentamente limitate per selezionare scenari di accessibilità come quelli forniti da Seeing AI.

Evitare l'uso per la sorveglianza continua finalizzata all'identificazione in tempo reale o quasi reale o al tracciamento persistente di un individuo. La sorveglianza in corso è definita come il rilevamento dei movimenti di un individuo identificato su base persistente. Il rilevamento permanente è definito come il rilevamento dei movimenti di un individuo su base persistente senza identificazione o verifica di tale individuo. L'API Viso non è stata progettata per la sorveglianza in corso o il rilevamento permanente di un individuo e non funziona su flussi di telecamere in tempo reale su larga scala. In conformità ai nostri sei principi per lo sviluppo e la distribuzione della tecnologia di riconoscimento facciale, l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale per la sorveglianza continuativa di individui da parte delle forze dell'ordine deve essere vietato tranne in circostanze strette e solo con adeguate protezioni per le libertà civili e i diritti umani individuali.

Evitare l'uso per i sistemi di monitoraggio delle attività che possono interferire con la privacy. I modelli di intelligenza artificiale probabilistica dell'API Viso non sono stati progettati per monitorare i singoli modelli per dedurre informazioni personali intimi, ad esempio l'orientamento sessuale o politico di un individuo.

Evitare l'uso negli spazi protetti. Proteggere la privacy dei singoli utenti valutando posizioni e posizioni delle telecamere, regolando angoli e aree di interesse in modo da non scattare immagini di aree protette come i bagni.

Evitare l'uso in ambienti in cui la registrazione nell'identificazione o nella verifica non è facoltativa. Proteggere l'autonomia degli individui non pianificando la registrazione in situazioni in cui c'è pressione per il consenso.

Evitare di usare quando un intervento umano nel processo o un metodo di verifica secondario non è disponibile. I meccanismi non sicuri (ad esempio, un metodo secondario disponibile per l'utente finale se la tecnologia non riesce) aiutano a prevenire la negazione di servizi essenziali o altri danni causati da falsi negativi.

Considerare attentamente l'uso in scuole o strutture per adulti più anziani. L'API Viso non è stata testata pesantemente con dati contenenti minori di età inferiore a 18 anni o adulti di età superiore ai 65 anni. È consigliabile che gli utenti valutino accuratamente le percentuali di errore per qualsiasi scenario in ambienti in cui esiste una prevalenza di questi gruppi di età.

Valutare attentamente l'uso per le decisioni correlate al settore sanitario. L'API Viso fornisce risultati probabilistici, ad esempio rilevamenti dei visi, attributi e riconoscimenti. I dati potrebbero non essere adatti per prendere decisioni correlate all'assistenza sanitaria.

Considerare attentamente l'uso in spazi pubblici. Valutare le ubicazioni e le posizioni delle telecamere, regolando angoli e campi visivi d'interesse per ridurre al minimo la raccolta di dati provenienti da spazi pubblici. L'illuminazione e il meteo in spazi pubblici come strade e parchi avranno un impatto significativo sulle prestazioni dei sistemi facciali ed è estremamente difficile fornire una divulgazione efficace che i sistemi facciali vengono utilizzati in spazi pubblici.

Considerazioni legali e normative: le organizzazioni devono valutare potenziali obblighi legali e normativi specifici quando si usano strumenti e soluzioni Foundry, che potrebbero non essere appropriati per l'uso in ogni settore o scenario. Inoltre, gli strumenti o le soluzioni Foundry non sono progettati per e non possono essere usati in modi vietati in termini di servizio applicabili e codici di comportamento pertinenti.

Passaggi successivi

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Last updated on 2026-03-31