• artificial intelligence
• automated system
• business processes automation
• deep neural networks
• face matching
• forgery detection
• identity verification
• image analytics
• integrity check
• six-steps methodology

Al giorno d'oggi, la linea che separa il mondo fisico da quello digitale è sempre più sottile. In questo contesto, assicurare affidabilità e sicurezza nel mondo digitale, predominato dall'anonimato, è una priorità per le aziende che offrono servizi online. La presente tesi deriva dal lavoro progettuale di 5 mesi svolto all'interno del programma Junior Consulting, presso Elis Consulting & Labs a Roma. Il progetto, commissionato dal cliente Lottomatica, ha avuto l’obiettivo di creare un sistema basato sull'intelligenza artificiale (AI) in grado di eseguire automaticamente il processo di identificazione digitale degli utenti, al fine di registrarsi al Conto Gioco ed accedere alla varietà di giochi offerti da Lottomatica. Nell'ambito del progetto, il sistema è stato scomposto in tre sotto-tasks: Integrity Check, Forgery Detection e Face Detection e Matching. Per ognuno di essi questa tesi fornisce un’accurata metodologia risolutiva che fa leva sulle capacità delle reti neurali profonde di elaborare informazioni complesse sulle immagini. Inoltre, il lavoro progettuale fornisce delle linee guida sui requisiti necessari per implementare un sistema di identificazione automatico.

Abstract (English Version)
Nowadays, the line separating the physical world from digital one is getting thinner. In this context, ensuring reliability and security in the digital world, dominated by anonymity, is a priority for companies that offer online services. The following thesis is the result of 5 months project carried out within the Junior Consulting program, at Elis Consulting & Labs in Rome. The work was commissioned by Lottomatica to set up an Artificial Intelligence-based system capable of performing automatically the identification process in order to register users on the online Conto Gioco and access to the variety of games offered by Lottomatica. Within the project, the system was divided into three sub-tasks: Integrity Check, Forgery Detection and Face Detection and Matching. For each of them, this thesis provides an accurate methodology that leverages the capabilities of the deep neural networks to process complex information on images. In addition, the project work provides guidelines on the requirements necessary to implement and develop an automatic identification system.