Appassionati di Harry Potter, drizzate bene le orecchie. Dopo il mantello invisibile diventato realtà, anche la Mappa del Malandrino potrà presto uscire dal mondo del romanzo e finire in quello reale. A lavorare sul progetto la Carnegie Mellon University, che ha inventato un metodo per tenere traccia di più persone in un ambiente coperto complesso, anche quando scivolano fuori dalla vista di una telecamera.

Il funzionamento è più o meno quello che Harry Potter, Hermione e Ron vantavano con la loro Mappa del Malandrino. Mascherata come una vecchia pergamena, per rivelarla aveva bisogno di essere sfiorata con la bacchetta magica accompagnata dalla formula: “Giuro solennemente di non avere buone intenzioni”. Nel libro (e poi nel celebre film), la mappa mostrava tutti i passaggi segreti e il luogo in cui trovavano tutte le persone nel castello di Hogwarts.

Questa volta, però, non c'entrano le bacchette né le formule magiche. A svelare l'esatta posizione di una persona all'interno di un ambiente privo di videocamere è stato un algoritmo, che ha permesso ai ricercatori di seguire i movimenti di 13 persone, anche quando erano invisibili alle telecamere.

La tecnica usata alla Carnegie non ha nulla di fantascientifico. Il trucco usato è il riconoscimento di elementi tra cui il colore dell'abbigliamento, la traiettoria e il riconoscimento facciale, per rintracciare le persone anche quando sono si trovavano in punti ciechi.

La ricerca è stata complicata da una varietà di fattori, tra cui lunghi corridoi, angoli ciechi e le variazioni di illuminazione. Per esempio, qualcosa di semplice come il monitoraggio dell'abbigliamento colorato è in realtà molto difficile, perché lo stesso colore può apparire differente alle telecamere posizionate in luoghi diversi, a causa di illuminazione.

Inoltre, la visione di una persona attraverso una telecamera può essere ostacolata dalla presenza di altri individui o da mobili. Meglio con la tecnologia di riconoscimento facciale, utile per la re-identificazione, ma da sola insufficiente visto che i volti sono stati rilevati solo nel 10 per cento dei fotogrammi.

Per questo i ricercatori hanno dovuto sviluppare modelli matematici, in grado di usare una varietà di informazioni. Le prestazioni dell'algoritmo creato hanno dato risultati notevoli, trovando la posizione degli individui risparmiando l'88% del tempo, rispetto al 35 per cento dei precedenti sistemi.