L'algoritmo è in grado di riconoscere le emozioni e può essere installato su qualsiasi dispositivo provvisto di browser HTML 5, senza la necessità di app o plug-in.

Funzionalità in grado di analizzare in tempo reale i volti dei soggetti ripresi dalla telecamera associata, confrontandoli con una banca dati di proprietà del cliente, ristretta e predefinita, denominata “watch-list”, la cui dimensione può essere dell’ordine delle centinaia di migliaia di soggetti.
Il nodo di face recognition invia un alert alla piattaforma, ossia al sistema di comando e controllo, nel momento in cui viene riscontrata una corrispondenza tra il modello biometrico del volto ripreso e il modello biometrico della watch-list.
L’operatore del sistema riceve l’alert generato in seguito al match di confronto (ad esempio per un soggetto attenzionato che non può accedere in un luogo ritenuto sensibile o ad esso vietato).

La baseline di riconoscimento biometrico è composta dai seguenti nodi:

• l'acquisizione del campione biometrico
• permette l'estrazione dei tratti biometrici e la generazione del modello biometrico
• permette il confronto con una whatchlist di riferimento
• possibilità di inviare notifiche customizzate

Vantaggi:

• analisi real time dei soggetti in contesto non cooperativo
• analisi offline dei volti in flussi video acquisiti in precedenza
• watch-list di confronto proveniente da qualunque fonte desiderata
• identificazione di tutti i volti nella scena contemporaneamente
• riconoscimento volti in differenti pose (anche estreme)
• distanza minima tra gli occhi per l’identificazione di un soggetto pari a 20 Pixel

Applicazioni

Di seguito si riportano i principali ambiti applicativi:

1. Gestione della sicurezza pubblica e privata
2. Gestione del controllo accessi per enti pubblici e privati
3. E-commerce
4. Autenticazione e pagamenti online

Contesto applicativo

Aziende Private/Enti Pubblici/Polizia di Stato e Governo

Per consentire il riconoscimento biometrico è necessario acquisire la “caratteristica biometrica” (volto) e da questa estrarre il “modello biometrico” con una procedura che garantisca la correttezza dell’accreditamento nel sistema biometrico (biometric enrollment), il legame con il soggetto che si sottopone all’enrollment e la qualità del “modello biometrico” risultante.

Di seguito si descrive il processo di verifica biometrica:

1. Il sistema estrae il modello biometrico da un documento d’identità o da un badge o da un’immagine fornita dalla persona;
2. Il soggetto dichiara la propria identità prestando il proprio volto ad una fotocamera;
3. Il sistema effettua una verifica di compatibilità fra il modello biometrico rilevato dalla fotocamera e quello precedentemente acquisito dalla foto del documento d’identità e corrispondente all’identità dichiarata.

Applicazioni

Di seguito si riportano i principali ambiti applicativi:

1. Gestione della sicurezza pubblica e privata
2. Gestione del controllo accessi per enti pubblici e privati
3. E-commerce
4. Autenticazione e pagamenti online

Contesto applicativo

Aziende Private/Enti Pubblici/Polizia di Stato e Governo

L’algoritmo di Automated License Plate Recognition (ALPR) è in grado di identificare le targhe dei veicoli che accedono o transitano in un’area videosorvegliata.

Può essere integrato in un sistema che permette di:

• rilevare la targa di un veicolo;
• autorizzare l’accesso ad un’area riservata;
• inviare una notifica in tempo reale se la targa rilevata è presente in una black list;
• procedere con le operazioni di follow-up necessarie.

L’operatore del sistema di comando e controllo può inoltre effettuare la ricerca di un veicolo a partire dalle seguenti caratteristiche: targa; tipologia (macchina, camion, moto, etc.); modello; colore; range temporale (Data da – Data a; Dalle Ore – Alle Ore).
La soluzione è di tipo plug&play e si integra facilmente all'infrastruttura pre-esistente del cliente.

Applicazioni

È possibile gestire diversi scenari di interesse, monitorando i tratti stradali di Città e Autostrade. Il sistema è solitamente utilizzato dalle Forze di Polizia per il rilevamento di veicoli rubati o in stato di fermo amministrativo. Le targhe rilevate vengono confrontate con quelle dei veicoli segnalati.

Contesto applicativo

Il sistema di rilevamento e lettura delle targhe è stato utilizzato con successo per il monitoraggio e la sicurezza delle arterie stradali presenti in diversi Paesi

L’algoritmo è in grado di rilevare e segnalare in tempo reale la presenza di oggetti all’interno di una determinata area videosorvegliata. Allo stesso modo, consente il rilevamento di un oggetto rimosso da un’area videosorvegliata.

L’algoritmo può essere integrato in un sistema che permette di:

• rilevare la presenza dell’oggetto fornendo informazioni in merito alla sua posizione e dimensione in maniera automatizzata e in real time;
• classificare l’oggetto;
• inviare una notifica per segnalare la presenza/assenza dell’oggetto;
• procedere con le operazioni di follow-up necessarie.

La soluzione è di tipo plug&play e si integra facilmente all'infrastruttura pre-esistente.

In ambito Pubblica Amministrazione, l’algoritmo può essere integrato in un sistema che permette al cittadino di scattare una foto all’oggetto abbandonato rilevato in uno specifico luogo e inviare una segnalazione alla piattaforma. Il sistema analizza offline tutte le immagini acquisite  e classifica gli oggetti abbandonati a partire da una lista di priorità precedentemente definite. I sistemi Reco sono in grado di riconoscere i seguenti rifiuti abbandonati, classificati in macro-categorie: Materiale Edile (Mattoni); Veicoli abbandonati (Automobile, Bicicletta, Motorino, etc.); Ingombranti (Carrello della spesa, Divano, Sedia, Panca, etc.); Elettrodomestici (Lavatrice, Televisore, Frigorifero, etc.); Bagno (Rubinetto, Lavello, Gabinetto, etc.); Pneumatici; Sacchi.

Vantaggi:

• rilevare oggetti abbandonati evitando il rischio di incidenti;
• prevenire il formarsi di discariche abusive e incendi;
• rilevare oggetti incustoditi e prevenire il rischio di furti o atti vandalici.

Applicazioni

•  Monitoraggio spazi pubblici/luoghi privati come misura di controllo e sicurezza
• Monitoraggio e controllo tratti stradali in Città e Autostrade
• Luoghi di lavoro come misura di prevenzione e sicurezza
• Soluzioni in ambito E-commerce e User Genereted Content

Le soluzioni Reco sono resilienti agli attacchi di impersonation (spoofing), in cui l'impostore utilizza direttamente i dati biometrici di un utente per attacco o per creare spoofs o fake.
I sistemi biometrici RECO basati sulla Face Recognition sono stati testati con successo contro i più comuni metodi di Presentation Attacks e contro gli Attacchi mediante foto/video:

• printed photo attack (carta fotografica o su fogli A3/A4);
• warped photo attack (sia verticale che orizzontale);
• photo display attack (riproduzione su schermo).

Inoltre, sono stati testati con successo contro gli attacchi mediante riproduzione video (sia su display di smartphone; tablet o sullo schermo di Laptop).

Applicazioni

Misura di prevenzione e sicurezza nei settori Banking/Insurance/TELCO/Aziende Private/Enti Pubblici

L’algoritmo è in grado di rilevare, tracciare e interpretare i movimenti umani.
La soluzione, nata per analizzare dati testuali e immagini, trova la sua principale applicazione nel riconoscimento dei comportamenti umani tramite l'identificazione e l'interpretazione dei movimenti dell'individuo. 

Di seguito si riportano i principali ambiti applicativi:

• Rilevamento espressioni facciali e movimenti, di uno o più soggetti, ritenuti anomali o sospetti
• Rilevamento di una folla in rapido movimento
• Rilevamento di uno o più soggetti che si introducono in aree ad essi vietati
• Rilevamento di uno o più soggetti che tentano un furto
• Rilevamento comportamenti anomali in sede d'esame
  Durante la sessione d’esame, il sistema calcola in tempo reale alcuni parametri dello standard ICAO che permettono di individuare un comportamento anomalo. Nel caso specifico di un esame, i principali comportamenti anomali sono: assenza dell’esaminando; esaminando distoglie l’attenzione dallo schermo voltando la testa per un tempo superiore ad un parametro stabilito (nel tentativo presunto di “copiare”); presenza di più persone nel raggio della webcam (qualcuno sta aiutando); presenza di una persona diversa dall’esaminando (qualcun altro esegue il compito al posto dell’esaminando).  Gli alert di ciascun candidato vengono monitorati e le segnalazioni vengono inviate al responsabile della sessione d’esame.
• Monitoraggio del livello di attenzione e delle espressioni facciali dei partecipanti a corsi di formazione (in presenza e a distanza), videoconferenze ed eventi live.

Applicazioni

• Gestione della sicurezza pubblica e privata
• Formazione ed Esami
• E-commerce

L'algoritmo, in fase di studio sperimentale, permette di individuare i capi d'abbigliamento presenti all'interno dell'immagine e di suddividere l'elemento in sezioni.
Permette inoltre di effettuare la classificazione e l'assegnazione degli attributi. Di seguito si riportano i principali ambiti applicativi:

1. Sistemi di raccomandazione visuali: il sistema riconosce, attraverso la presenza di una o più camere, il/i capo/i di abbigliamento indossato dal cliente. A partire da questa informazione ed eventualmente dai dati storici associali al profilo utente, propone una lista personalizzata di prodotti che potrebbero essere di suo interesse. Lo storico delle interazioni utenti-prodotti viene completato con le caratteristiche visuali estratte dalle immagini dei prodotti per mezzo di modelli di machine learning per generare le raccomandazioni finali. Il cliente visualizza tale lista personalizzata e può fornire un feedback su ogni specifico prodotto raccomandato. La lista personalizzata conterrà prodotti di gradimento del cliente e presenti negli store fisici o digitali.
   
   
2. Modelli generativi per la creazione automatica e personalizzata di nuovi indumenti: il sistema riconosce, attraverso la presenza di una o più camere, il/i capo/i di abbigliamento indossato dal cliente. A partire da questa informazione ed eventualmente dai dati storici associati al profilo utente, propone delle nuove immagini, create ad hoc, che rispecchiano gli aspetti visuali che il modello ha appreso. Il cliente visualizza le immagini create.
   
   
3. Realtà aumentata: il cliente potrà selezionare da un totem un capo di abbigliamento e/o accessorio di suo interesse ed effettuare una ""prova virtuale"" in tempo reale. Verranno utilizzati i meccanismi di segmentazione del corpo (o parte di esso) a cui verranno sovrapposte le immagini del capo/accessorio.

Applicazioni

1. E-commerce
2. Aziende private per il miglioramento della customer exceperience del cliente