Internet delle Cose ha rivoluzionato i metodi di interfacciamento e comunicazione tra un sistema embedded e l’altro. Ma una nuova rivoluzione è già alle porte, destinata a cambiare la comunicazione tra i sistemi e l’uomo. In un prossimo futuro, i sistemi saranno in grado di adattare funzioni e prestazioni al livello di abilità, al genere, all’età e anche alla mimica facciale dell’utente. Eppure, nonostante i progressi già raggiunti nella progettazione di interfacce utente ergonomiche, è ancora l’uomo a doversi adattare alle macchine. Il sistema, infatti, continua a proporsi all’utente con le medesime opzioni, indipendentemente dalla sua età, dal suo umore o che sia uomo o donna, rispondendo unicamente a istruzioni ben precise, come un tocco sullo schermo, la digitazione di un testo, comandi vocali relativamente specifici. Questo perché, come andiamo a vedere ora, la visione artificiale non è così semplice da integrare.
La sfida della visione artificiale
L’integrazione ottimale di un dispositivo di visione in un sistema embedded è totalmente subordinato all’utilizzo di buoni algoritmi di riconoscimento in grado di garantire un risultato affidabile senza un utilizzo eccessivo delle risorse di sistema. Dove trovarle? Persino gli algoritmi meglio progettati influiscono sensibilmente sul processore e sulla memoria: l’aggiunta di un dispositivo di visione richiederà un ulteriore consumo delle risorse di sistema. Va anche sottolineato che l’integrazione di fotocamera e lenti richiede skill approfondite di progettazione ottica, un settore col quale pochi ingegneri elettronici hanno dimestichezza. Dovranno valutare l’accuratezza e la coerenza del risultato e assicurare che il modulo di visione sia calibrato in modo adeguato per l’applicazione finale. L’introduzione di moduli pronti all’uso, una volta che tutti questi problemi siano già stati affrontati e risolti, è quindi un’innovazione davvero benvenuta. Il modulo di visione HVC di Omron è il primo specificamente predisposto per applicazioni in sistemi embedded, disponibile anche in piccole quantità e immediatamente integrabile da parte di qualunque progettista - senza la necessità di dover comprendere i complessi algoritmi che sottostanno al riconoscimento di gesti, visi e atteggiamenti, né il progetto ottico. Il modulo costituisce una soluzione plug-in totalmente integrata; lo sviluppatore può limitarsi a osservare i dati forniti in uscita e a configurare il sistema per prendere le decisioni appropriate in funzione del loro stato.
Il software al cuore del sistema
Moduli come l’HVC fanno affidamento su tecnologie consumer. In particolare, l’HVC è basato sul software di visione Okao di Omron, un insieme di collaudatissimi algoritmi di riconoscimento delle immagini impiegati in oltre 500 milioni di fotocamere digitali, telefoni cellulari e robot di sorveglianza in tutto il mondo. Grazie a questo software, il modulo integra dieci funzioni chiave di rilevamento delle immagini, oltre a una telecamera e un’interfaccia esterna. Gli sviluppatori possono utilizzarlo per rilevare un viso, una mano o un intero corpo umano e per implementare funzioni quali riconoscimento facciale, rilevamento del genere (sesso), stime relative a età, umore, espressione facciale, direzione dello sguardo e occhiate rapide. Per tutti questi parametri il modulo fornisce un valore corredato da una valutazione di attendibilità, permettendo così al programmatore di configurare la reazione appropriata per ogni singola applicazione. Tra le doti principali del modulo sono comprese la rapidità e ripetibilità delle risposte e la notevole distanza massima di rilevamento. Ad esempio, HVC è in grado di acquisire, rilevare e riconoscere un viso a una distanza di 1,3 metri in 1,1 secondi, fornendo insieme alla lettura una stima del relativo livello di attendibilità. Il rilevamento delle occhiate e della direzione dello sguardo richiede meno di un secondo. Il modulo, inoltre, è in grado di valutare l’umore del soggetto riconoscendo un’espressione facciale nell’ambito di un repertorio di cinque espressioni diverse. Può anche rilevare un corpo umano fino alla distanza di 2,8 m e una mano fino alla distanza di 1,5 m. L’HVC implementa il software Okao su una piattaforma hardware completa di telecamera, processore e interfaccia dati specificamente ottimizzata per questa applicazione, in termini di progetto digitale e ottico. Gli algoritmi necessari per implementare queste funzioni sono complessi e pongono un grosso carico di lavoro sul processore, ma sono gestiti interamente all’interno del modulo. Pertanto i relativi calcoli, sebbene onerosi per la memoria e il processore, non pesano in alcun modo sul sistema host. Il modulo inoltre libera lo sviluppatore di sistema dalla necessità di dedicare tempo alla creazione e al test degli algoritmi, un compito complesso che richiede molto tempo. Il potenziale dei sistemi di visione Dispositivi dotati di telecamere sono già disponibili sul mercato consumer e, migliorando i sistemi le capacità di interpretare ciò che vedono, queste telecamere potranno semplificare notevolmente le interazioni uomo-macchina, creando al contempo un migliore ambiente di vita. I sistemi di visione non si limitano più a rispondere passivamente alle istruzioni. Possono operare meglio usando meno energia. Funzioni di riscaldamento, illuminazione e condizionamento dell’aria, ad esempio, possono individuare in modo affidabile le parti occupate di un edificio, ignorando quelle non utilizzate. Possono riconoscere stati di sonnolenza o disattenzione o identificare utenti autorizzati all’ingresso. Un telefono è in grado di riconoscere il proprietario e rispondere di conseguenza. In breve sono in grado di rispondere pro-attivamente a chi si trovano davanti, modificando la propria reazione in base al numero di passanti, oppure all’età, al genere o all’umore dell’utente. Il riconoscimento facciale è da diverso tempo un elemento chiave nei prodotti elettronici destinati al grande mercato consumer. Ma il suo potenziale nel rivoluzionare i sistemi embedded inizia soltanto ora ad essere riconosciuto.
