II Giornata di Studio su Digital Forensic "Il confronto di voci e volti nell'indagine forense". Taranto 15 Giugno, 2012 Il ruolo delle Biometrie nell’identificazione personale Giuseppe Mastronardi Politecnico di Bari

ARGOMENTI Sistema Biometrico (caratteristiche e requisiti) Analisi Biometrica (fasi del riconoscimento) Applicabilità delle Biometrie in ambito forense

è un sistema di procedure per la verifica e l’identificazione personale mediante caratteristiche fisiologiche: retina, iride, palmo della mano, impronta digitale, volto caratteristiche comportamentali: timbro di voce, andatura, firma Può essere utilizzato in ambito forense o nei sistemi di sicurezza per il controllo accessi fisici, consiste nell’accertare la titolarità del soggetto all’ingresso in un locale, edificio, comprensorio o area controllata (sedi governative, aeroporti, stazioni ferroviarie, porti, luoghi in generale ad alta frequentazione); logici, consente di usufruire una risorsa informatica solo agli autorizzati (sistemi, servizi e dati di un sistema informativo). EVOLUZIONE DELLE TECNOLOGIE BIOMETRICHE SISTEMA BIOMETRICO

Alla fine dell’800 le Forze di Polizia di tutto il mondo cominciarono ad acquisire e memorizzare in appositi archivi le impronte digitali di criminali, detenuti e individui sospetti. Inizialmente, le impronte erano “registrate” su supporto cartaceo, inchiostrando i polpastrelli dei soggetti in questione e realizzando il “timbro dell’impronta”. Oggi, in piena era digitale, le tecniche di riconoscimento biometrico sono sempre più utilizzate nelle attività giudiziarie e anticrimine, per la sicurezza stessa delle persone e nel controllo degli accessi (AFIS – Automatic Fingerprint Identification System – San Francisco 1984 – 10 minuti per confrontare 3 milioni di impronte). Entro il 2015 oltre il 70% degli abitanti della Terra avrà a che fare, episodicamente o in maniera continua, con le tecniche di riconoscimento biometrico. Una Tecnologia Biometrica consente di misurare caratteristiche fisiche uniche per ciascun individuo come le impronte digitali e le caratteristiche del volto. EVOLUZIONE DELLE TECNOLOGIE BIOMETRICHE

PRINCIPALI ESEMPI DI TECNICHE BIOMETRICHE RICONOSCIMENTO DELLA GEOMETRIA DELLA MANO O DELL’IMPRONTA PALMARE RICONOSCIMENTO DI IMPRONTE DIGITALI RICONOSCIMENTO DELL’IRIDE O DEL FONDO RETINICO RICONOSCIMENTO DEL VOLTO RICONOSCIMENTO DEL MODO DI PARLARE RICONOSCIMENTO DEL MODO DI FIRMARE ESEMPI DI TECNICHE BIOMETRICHE

 Universalità ogni individuo deve possedere quella determinata caratteristica biometrica;  Unicità non è possibile che due persone condividano la stessa identica caratteristica biometrica;  Permanenza la caratteristica biometrica deve rimanere immutata nel tempo;  Catturabilità la caratteristica biometrica deve poter essere acquisita e quantitativamente misurata. REQUISITI ESSENZIALI PER LE PRINCIPALI CARATTERISTICHE FISIOLOGICHE O COMPORTAMENTALI UTILIZZATE NELL’IDENTIFICAZIONE PERSONALE

CONFRONTO TRA ALCUNE TECNOLOGIE BIOMETRICHE IN FUNZIONE DEI REQUISITI ESSENZIALI

 Detection riconoscimento della caratteristica biometrica all’interno di una immagine (sulla base dei contorni o dei colori);  Recognition attribuzione della caratteristica biometrica a un set di individui (su base morfologica);  Identification la caratteristica biometrica viene misurata e confrontata (su base statistica, con l’attribuzione di un punteggio o score – confronto uno con N altri);  Verification attribuzione certa della caratteristica biometrica ad un singolo individuo (su base numerica, mediante un indice di probabilità – confronto uno con un altro). ANALISI DI IMMAGINI

FASI DI UN RICONOSCIMENTO

L’ identificazione personale dà luogo ad un duplice aspetto: L’IDENTIFICAZIONE Identità preventiva Si occupa dell’identificazione indipendentemente dal fatto che un reato sia stato commesso; Identità giudiziaria Si attiva quando un reato è stato commesso, e consente di risalire alla persona a cui si riferiscono i vari reperti esaminati.

E’ necessario distinguere i confronti in Chiusi (uno con altri N presenti in un data-base) Aperti (uno con un altro) VALUTAZIONE DELL’IDENTIFICAZIONE Si è anche soliti dividere i confronti tra set di valori omologhi (ugual numero di valori e relativi ad analoghe strutture del campione: DNA, face, etc); set di valori sparsi (diverso in numero di punti e dislocati in modo sparso: fingerprint, palmprint, retinalprint, voiceprint, etc).

ESTRAZIONE DEI PUNTI (impronta digitale) Confronto tra impronte digitali N.B. Il numero delle “minutiae” sulla stessa impronta, ripresa in tempi diversi, non è sempre uguale

Consiste nell’ottenere una mappa (o nuvola) di punti che rappresentano i punti di biforcazione e di attraversamento (incrocio) dei vasi sanguigni. Il confronto tra due nuvole di punti, ottenute con la medesima sequenza operativa, può consentire di abbinare in modo efficiente ed affidabile una coppia di immagini appartenenti alla medesima persona. ESTRAZIONE DEI PUNTI (retina)

L’ impronta palmare appare composta da una serie di solchi, posti sulla “tessitura” della pelle, che si biforcano e si attraversano come i vasi sanguigni della retina. Anche questa configurazione costituisce una “ firma ” del palmo della mano (quasi una carta di identità per ciascun individuo); Ma la sua duplicazione artificiale (il falso) è anche possibile mediante calchi di silicone (come per le impronte digitali). ESTRAZIONE DEI PUNTI (palmprint)

ESTRAZIONE DEI PUNTI (volto) Punti antropometrici (o di repere)

SET DI VALORI OMOLOGHI Confronto di volti a seguito di “sovrapposizione parametrizzata” e apposizione di punti di repere con consenso informato dell’indagato/imputato (Software SISCA by eBIS srl) Punti antropometrici del volto: 1 - Glabella 2 - Nasion 3 - Punta naso 4 - Base piramide nasale 5 - Fossetta mentoniera 6 - Canto esterno occhio sn 7 - Attaccatura pad. auric. sn 8 - Meato acustino orecchio sn n.ro punti distanzetriangoli SISCA = Shape Identification System by Combined Analysis

L’identificazione si riduce sempre alla individuazione di punti caratteristici, e ciò si presta a effettuare un confronto tra campioni acquisiti ed elaborati nello stesso modo, al fine di ottenere il riconoscimento personale il più possibile nelle stesse condizioni (normalizzazione del campione). L’IDENTIFICAZIONE Perciò è necessario: sviluppare algoritmi che consentano il confronto tra nuvole di punti estratti su più campioni; ottenere archivi di campioni rappresentati da nuvole di punti.

L’IDENTIFICAZIONE L’IDENTIFICAZIONE ( voce ) Campione di voce nel dominio del tempo (inutilizzabile a fini comparativi diretti)

L’IDENTIFICAZIONE L’IDENTIFICAZIONE ( voce ) Campione di voce rappresentato nel dominio delle frequenze (formanti visibili, utili per il “confronto parametrico” oggettivo) FORMOGRAMMA (rappresentazione temporale delle formanti – Software AR by eBIS srl) Richiesta esperienza per valutazione obiettiva del dato AR = Analisi Regressiva

L’IDENTIFICAZIONE Confronto tra più voci: valutazione degli scostamenti mediante minimi quadrati, applicati a nuvole di punti, ottenuti dal rapporto tra formanti contigue (F1/F0 – F2/F1 – F3/F2 – etc) Diagramma di confronto (Software AR by eBIS srl)

L’IDENTIFICAZIONE La rappresentazione della voce mediante sonagramma introdotto da Kersta (1962), utilizzato poi da Tosi (1979) a fini comparativi, inizialmente raccomandato dalla IAVI (International Association of Voice Identification) nel 1997, dal 2007 è considerato inutilizzabile in ambito giudiziario, come indicato nella risoluzione della IAFPA (International Association for Forensic Phonetics and Acoustics), per diversi elementi di soggettività intrinseca che presenta, dovuti alla impossibilità di esprimere in forma numerica oggettiva parametri di frequenza e confronto.

L’IDENTIFICAZIONE Il Sonagram di Kersta La soggettiva valutazione della percezione acustica viene traslata nella soggettiva valutazione della percezione visiva

ESEMPIO DI CONFRONTO MEDIANTE GHT GHT: Trasformata Generalizzata di Hough (spazio dei parametri espresso mediante matrice di accumulazione) applicabile a nuvole di valori sparsi Caso di confronto ideale Caso reale di perfetta identità

ESEMPIO DI CONFRONTO MEDIANTE GHT Caso di sicura identificazione Caso di possibile identificazione GHT: Generalized Hough Transform

ESEMPIO DI CONFRONTO MEDIANTE GHT Caso di possibile esclusione Caso di sicura esclusione GHT: Generalized Hough Transform

La decisione del sistema può essere affetta da errore, e gli errori che possono presentarsi sono di due tipi: – Falso Negativo o Falso Rifiuto ( FRE, False Rejection Error): rifiuto della vera identità, perché lo score è inferiore al valore della soglia sperimentale di decisione; – Falso Positivo o Falsa Accettazione ( FAE, False Acceptance Error): accettazione come vera della falsa identità, poiché lo score prodotto è superiore alla soglia sperimentale di decisione. Per tali errori si definiscono le corrispondenti probabilità: – FRR (False Rejection Rate) è la probabilità degli errori di Falso Rifiuto; – FAR (False Acceptance Rate) è la probabilità degli errori di Falsa Accettazione. L’IDENTIFICAZIONE

Come si può comprendere osservando il grafico sottostante, ogni metodo biometrico è affetto da un suo errore intrinseco, ERR (Equal Error Rate) che è il punto di intersezione delle curve FAR ed FRR al variare della soglia t. L’IDENTIFICAZIONE L’analisi dell’errore intrinseco è fondamentale per rappresentare una valutazione esperta del grado di compatibilità nella identificazione

L’IDENTIFICAZIONE Al fine di non esprimere confronti mediante aleatorie percentuali, dal 1997 in Italia è stata definita e adottata dal Servizio di Polizia Scientifica la seguente scala comparativa di valutazione, valida a fini identificativi: NON COMPATIBILITA ’ o INCOMPATIBILITA ’ quando è presente almeno un elemento particolare che permette di escludere l ’ identificazione; COMPATIBILITA ’ PARZIALE quando si riscontrano alcuni elementi particolari di similitudine, ma non è possibile rilevare caratteristiche che permettano di pervenire ad un giudizio positivo di identificazione; COMPATIBILITA ’ (SEMPLICE) quando si riscontrano numerosi elementi particolari di similitudine, ma non è possibile evidenziare caratteristiche individualizzanti tali da poter esprimere un giudizio di “ piena compatibilit à”. COMPATIBILITA ’ TOTALE o PIENA COMPATIBILITA ’ quando si riscontrano numerosi elementi particolari di similitudine e si evidenziano, anche, comuni caratteristiche individualizzanti.

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