Le moderne tecniche di ricostruzione 3D hanno rivoluzionato le tecniche delle attività forensi, ad esempio nella ricostruzione delle scene del crimine, nell'analisi delle macchie di sangue (Bloodstain Pattern Analysis, BPA), nell'analisi automatica dei video di sorveglianza, nella produzione delle foto segnaletiche. In particolare, in queste ultime applicazioni vi è un grande interesse nel sostituire le tradizionali foto segnaletiche 2D composte da una presa frontale ed una laterale con una rappresentazione tridimensionale dell'intero viso. La foto segnaletica 3D (3D Mug Shot) rappresenta infatti un importante supporto all'attività di indagine. La fotogrammetria, rispetto ad altre tecniche (laser, luce strutturata) è la più idonea in quanto in grado in tempi brevi (il tempo di uno scatto) a realizzare l'acquisizione sincrona di tutte le immagini. Il metodo seguirebbe già quello consolidato della singola foto segnaletica, fornendo però un risultato più completo e dettagliato, il modello tridimensionale del viso. La difficoltà principale della realizzazione di una 3D Mug Shot è la forma complessa di un viso che deve essere ricostruita nel suo complesso e questo rende necessario l'impiego di un numero elevato di camere sincronizzate in grado di coprire in modo ridondante ogni porzione del volto. Considerata l'elevata precisione necessaria nella produzione di un 3D Mug Shot, si rende necessaria una accurata fase di progettazione della geometria delle camere, una attenta scelta della camera e della focale, uno studio dell'illuminazione dell'ambiente ed ultimo ma non meno importante una sincronizzazione hardware delle camere del sistema. Il presente progetto rappresenta un primo studio di fattibilità per la progettazione di un sistema multivisione per la ricostruzione facciale 3D in collaborazione con il Raggruppamento Carabinieri Investigazioni Scientifiche, di seguito denominato RaCIS.
Le camere utilizzate in letteratura [7], [8],[9] sono camere reflex full frame che, oltre al costo elevato, hanno lo svantaggio di essere di dimensioni eccesive per una loro customizzazione in una ambiente di piccole dimensioni. Scopo del presente progetto è quindi quello di valutare l'impiego di camere alternative di costo e dimensione ridotte e confrontarle con i risultati ottenuti con una camera ad alta risoluzione.
Si consideri che il costo di una Camera Raspberry Pi High Quality Camera 12.3 Mpixel è di circa 50 euro, ovvero un ordine di grandezza inferiore rispetto alle camere ad alta risoluzione full frame. Inoltre le prime sperimentazioni avvenute con Module V1 (5Mp) della Raspberry hanno fornito risultati incoraggianti che spingono la sperimentazione verso tale tipo di camere.
La progettazione e successiva realizzazione del suddetto sistema presso i locali del RaCIS rappresenta una notevole innovazione ed avanzamento delle conoscenze rispetto allo stato dell'arte.