Case Study
CloudConf

Riconoscimento facciale per ticketing system

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Il Cliente

La CloudConf è una delle più importanti conferenze europee sul cloud computing, e ha raccolto negli anni migliaia di partecipanti grazie alla presenza di relatori internazionali e grandi aziende del cloud, diventando così un punto di riferimento per sviluppatori, devops e aziende IT.

Capitoli di lavorazione
  • Cognitive Services
  • AWS Rekognition
  • AWS Lambda
  • Rest API
Vantaggi ottenuti
  • Ottimizzazione tempi di accesso
  • Riconoscimento facciale con fallback locale
  • Identity manager
  • Ottimizzazione costi su AWS
Servizio Corley di riferimento:

Cognitive Services
dettagli

Progetto ed esigenze

La CloudConf è cresciuta negli anni, raggiungendo un pubblico sempre più vasto. La gestione di eventi informatici di grandi dimensioni comporta anche l'adozione di adeguati strumenti di accoglienza dei partecipanti. I tempi di accesso, i sistemi di acquisto dei biglietti, la comunciazione tra i partecipanti e i check-in rimangono elementi fondanti che devono garantire uptime e piena operatività prima e soprattutto durante l'evento.

Si è quindi deciso di affiancare al rapido check-in attraverso scansione di codici a barre dei biglietti acquistati, anche una nuova funzione di riconoscimento facciale integrata nella web application ufficiale dell'evento, per permettere ai partecipanti di accedere in autonomia all'evento.

Servizio svolto

Il check-in di una conferenza o un meeting si può svolgere in condizioni di connettività limitata: ll progetto ha richiesto quindi l'introduzione di logiche specifiche in grado di gestire flussi video anche localmente con restrizioni sulla connettività.

Il servizio di AWS Rekognition permette infatti di analizzare flussi audio e video, e di poter, se debitamente integrato, rilevare specifiche identità da un database creato ad hoc, associando così la fotografia di una persona ad una reale identità. Il sistema di check-in locale sfruttava però una webcam per catturare il flusso video dei partecipanti in coda, e doveva inviarlo a AWS per l'analisi, richiedendo così una portata di banda paragonabile ad uno streaming video di alta qualità.

Si è quindi scelto di introdurre un algoritmo locale di estrapolazione di fotogrammi dal video solo in coincidenza con il rilevamento di un volto umano all'interno del flusso, tramite le librerie OpenCV. Durante il processo di check-in vengono quindi inviati solo gli specifici fotogrammi, alleggerendo l'upload e delegando a AWS Rekognition l'identificazione personale.

Di particolare interesse è l'aspetto della privacy in quanto, nella soluzione studiata, nessun fotogramma nè alcun dato personale viene memorizzato: l'analisi dell'identificazione si basa infatti su una funzione di calcolo che estrapola algoritmi descrittivi e identificativi di un singolo volto, senza però salvarne effettivamente il volto nè tanto meno poter eseguire reverse engineering sulle identità salvata.

 

 

Benefici ottenuti

L'introduzione del riconoscimento facciale ha permesso un'ottimizzzione dei tempi di accesso agli eventi, e la riduzione del numero di postazioni di convalida biglietto necessarie per gestire il flusso dei partecipanti, in quanto ora in grado di accedere in autonomia: il tutto garantendo il totale rispetto della privacy degli utenti


Un sistema innovativo che dimostra l'integrabilità e potenza dei servizi cognitive e machine learning

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