I 3 principali errori di immagine rilevati automaticamente

Innanzitutto, i dati principali: Nel 7,5% delle foto caricate da una persona, la foto viene automaticamente rifiutata. Tre quarti di queste persone inviano poi una foto accettata al secondo tentativo, il 17% ha bisogno di un terzo e il 9% di un quarto tentativo.

Al quarto tentativo, l'IA viene saltata e l'immagine viene accettata in ogni caso. In questo modo, si può escludere che l'IA rifiuti il caricamento a persone fisicamente disabili. Se la qualità della foto è insufficiente, la foto del dipendente può comunque essere rifiutata durante il controllo qualità manuale.

Il numero totale di foto caricate con successo, invece, è ridotto solo in modo insignificante dai controlli First Gate: il 99,4% di tutte le persone riesce a inviare una foto che viene accettata dall'IA.

Motivi del rifiuto

Rango 1: con poco meno del 42%, la distanza dai bordi è il motivo più frequente di rifiuto. È valutata come insufficiente in un totale del 3% dei caricamenti. Se la distanza dal bordo è troppo piccola, l'immagine non può essere ritagliata bene e appaiono dei vuoti, soprattutto sotto il mento o a causa di acconciature tagliate. Questo problema si verifica spesso con le fototessere esistenti. Photo Collect definisce una "zona di sicurezza" intorno al viso che deve essere riempita con il contenuto dell'immagine in ogni caso.

Posizione 2: un volto con risoluzione troppo bassa viene contestato nel 21% dei rifiuti, ovvero nell'1,6% di tutti i caricamenti. Photo Collect non esamina solo la risoluzione della foto inviata, ma anche il numero di pixel nell'area rilevante del viso. Secondo lo standard ICAO, tra le pupille devono esserci in orizzontale almeno 100 pixel di distanza. Questo errore si verifica se la risoluzione delle immagini è troppo bassa fin dall'inizio (come spesso accade con i vecchi file di immagine) o se la persona nell'immagine è stata ripresa da troppo lontano.

Rango 3: una posizione errata della testa è la causa scatenante del 19% dei rifiuti e si verifica nell'1,4% di tutti i caricamenti. Qui Photo Collect distingue tra il frequente caso in cui si guarda a sinistra/destra ("yaw", 85%) e l'inquadratura dalla prospettiva di rana/uccello ("pitch", 15%). La rotazione della testa viene corretta automaticamente da Photo Collect e pertanto non compare in queste statistiche.

Interessante: le foto con maschere igieniche erano molto diffuse nel 2021, mentre dalla metà del 2022 non si trovano quasi più upload di questo tipo. Le foto di gruppo con più di una persona sono estremamente rare, essendo presenti solo nello 0,09% di tutti i caricamenti.

Conclusione

I controlli di qualità si sono dimostrati un mezzo efficace ed economico per filtrare le foto palesemente scadenti ed evitare il successivo rifiuto nel controllo di qualità manuale. Poiché la foto viene rifiutata automaticamente almeno una volta per il 7,5% delle persone, riteniamo che i controlli di qualità possano ridurre il tasso di rifiuto nel controllo qualità manuale di circa un terzo (5 punti percentuali su 15).

Dati utilizzati

I dati provengono da diverse istanze di Photo Collect dalla primavera del 2023. L'analisi si basa su circa 23.000 foto.

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Caricamenti complessivi	Frequenza	Motivo
3.10%	41.59%	Distanza dal bordo
1.58%	21.26%	Risoluzione (faccia)
1.41%	18.98%	Posizione della testa
0.70%	9.40%	Sfocato
0.43%	5.72%	Sovraesposto
0.09%	1.17%	Gruppo
0.05%	0.70%	Rumore dell'immagine
0.03%	0.47%	Nessun volto
0.03%	0.35%	Qualità dell'immagine
0.03%	0.35%	Sottoesposto