Esiste un gruppo ristretto di persone in grado di ricordare con precisione quasi perfetta volti incontrati una sola volta, anche dopo anni.
Queste persone — definite super-riconoscitori — non sono dotate di una memoria fotografica generale, né di abilità cognitive straordinarie in altri ambiti.
Piuttosto, il loro vantaggio risiede in un modo particolarmente efficace di guardare: non semplicemente vedono meglio, ma osservano in modo strategico.
Uno studio pubblicato nel 2025 su Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences (Dunn et al., 2025), condotto dall’Università del Nuovo Galles del Sud (UNSW Sydney), ha indagato i meccanismi alla base di questa abilità, rivelando che la differenza non dipende da un impegno maggiore o da una concentrazione forzata, bensì da una modalità percettiva spontanea e ottimizzata, radicata nelle prime fasi della visione.
I ricercatori hanno coinvolto 37 individui con capacità di riconoscimento facciale eccezionale (identificati tramite test standardizzati come il Cambridge Face Memory Test) e li hanno confrontati con 68 partecipanti con abilità nella media.
Utilizzando la tecnologia di eye tracking — che registra con precisione millimetrica i movimenti oculari — hanno analizzato come i due gruppi esploravano immagini di volti sconosciuti presentati su schermo.
I risultati hanno mostrato che, anziché fissare il centro del volto (come spesso suggerito da modelli classici di elaborazione facciale), i super-riconoscitori dedicano una porzione significativa del loro sguardo a regioni periferiche ma altamente discriminanti:
- l’attaccatura dei capelli,
- la forma delle orecchie,
- la distanza interoculare,
- la curvatura del mento,
- piccole asimmetrie cutanee.
In media, trascorrono circa il 18% in più del tempo su quelle aree che — statisticamente — variano maggiormente tra individui (Dunn et al., 2025).
Per tradurre queste preferenze visive in dati quantificabili, il team ha utilizzato modelli di apprendimento profondo: le traiettorie oculari sono state impiegate per generare “maschere di attenzione” che limitavano l’input visivo fornito a una rete neurale convoluzionale (CNN) addestrata su milioni di volti.
Quando la CNN riceveva solo le porzioni di immagine effettivamente osservate dai super-riconoscitori, la sua accuratezza nel verificare se due foto ritraessero la stessa persona aumentava del 12,4% rispetto a quando utilizzava i dati degli osservatori normotipici.
«Non si tratta di guardare di più, ma di guardare meglio, afferma il dott. James Dunn, psicologo cognitivo e autore principale dello studio.
È un processo automatico, non deliberato.
Il loro sistema visivo sembra essere “tarato” per estrarre informazioni diagnostiche già a livello retinico, prima ancora che il cervello compia inferenze di ordine superiore».
Questa scoperta supporta una tesi più ampia emersa negli ultimi anni: la percezione facciale non è un processo unitario e centralizzato (come suggeriva l’ipotesi della “configurazione globale”), ma piuttosto una strategia basata su campionamento adattivo.
Altri studi (ad esempio, Stacchi et al., Nature Human Behaviour, 2023) hanno dimostrato che, in condizioni di bassa luminosità o di volti parzialmente oscurati, anche individui normotipici tendono a spostare l’attenzione verso tratti più stabili e distintivi — un meccanismo di adattamento che nei super-riconoscitori è attivo anche in condizioni ottimali.
Interessante, a questo proposito, è l’analogia con il principio della caricatura percettiva: come dimostrato già negli anni ’90 da Rhodes e colleghi (University of Western Australia), esagerare le deviazioni da una faccia “media” — ad esempio allungando un naso o allargando gli occhi — non rende il volto meno riconoscibile, ma più identificabile.
I super-riconoscitori, apparentemente, compiono questa operazione mentalmente: non amplificano i tratti, ma li pesano in modo non uniforme, attribuendo maggiore importanza ai segnali di alta varianza interindividuale.
Questa abilità non è detto che funzioni con l’addestramento.
Una meta-analisi del 2024 (Griffin & Burton, Psychological Science in the Public Interest) ha esaminato 37 programmi di potenziamento del riconoscimento facciale — dai corsi per agenti di sicurezza a software di allenamento cognitivo — e ha concluso che, sebbene sia possibile migliorare moderatamente la prestazione in contesti specifici, nessun intervento ha prodotto un passaggio duraturo dal profilo normotipico a quello dei super-riconoscitori.
L’abilità sembra avere una base prevalentemente innata, con stime ereditabili che oscillano tra il 60% e il 75% (Shakeshaft & Plomin, Twin Research and Human Genetics, 2022)
Tuttavia, la questione non è esclusivamente umana. Studi su scimpanzé (Pan troglodytes) e macachi rhesus (Macaca mulatta) hanno rivelato che anche questi primati sono in grado di distinguere volti conspecifici con altissima affidabilità, e utilizzano strategie simili: fissano preferenzialmente gli occhi e le regioni sopraciliari, ma in caso di familiarità prolungata spostano l’attenzione verso segni individuali (come cicatrici o pigmentazioni; Parr et al., Animal Cognition, 2023).
Questo suggerisce che l’estrazione di indici unici dai volti sia un adattamento evolutivo antico, cruciale per la gestione delle relazioni sociali in specie con strutture di gruppo complesse.
Sul piano applicativo, i risultati dello studio australiano potrebbero ispirare nuove architetture per i sistemi di riconoscimento biometrico.
Mentre gli attuali algoritmi — anche i più avanzati, come quelli basati su transformer visionari (es. ViT-L/14) — si basano sull’analisi di intere immagini o su mappe di attenzione apprese in modo endogeno, l’incorporazione di bias percettivi umani (ad esempio, vincolando l’attenzione a regioni anatomicamente informative) potrebbe migliorare robustezza in scenari reali:
- volti parzialmente nascosti,
- immagini a bassa risoluzione.
- condizioni di illuminazione non uniforme.
Però, gli esseri umani mantengono un vantaggio fondamentale: la capacità di integrare indizi extravisivi. Nella vita reale, riconosciamo una persona non solo dal volto, ma dal modo di camminare, dalla voce, dal contesto sociale, o dal ricordo episodico (“l’ho vista alla conferenza di Berlino nel 2023”).
Questa multimodalità è ancora difficile da replicare artificialmente — e, secondo esperti come il prof. Alice O’Toole (UT Dallas), potrebbe rimanere un confine critico per i prossimi decenni (O’Toole, Annual Review of Vision Science, 2024).
In conclusione, lo studio di Dunn e colleghi sposta il focus da “quanta” informazione viene elaborata a quale informazione viene privilegiata.
Più che un “superpotere”, il riconoscimento facciale eccezionale appare come una forma di intelligenza percettiva — un’ottimizzazione silenziosa, radicata nello sviluppo neurovisivo, che trasforma lo sguardo in uno strumento di discriminazione fine, capace di estrarre identità da dettagli che per la maggior parte di noi restano invisibili.
Dunn et al., 2025
Proceedings of the Royal Society B
➡️ Ancora non pubblicato (data futura: 2025)
📌 Probabile link futuro:
https://doi.org/10.1098/rspb.2025.XXXXX
(verrà assegnato alla pubblicazione; per ora puoi monitorare la pagina dell’UNSW News o il profilo di Dr. James Dunn su ResearchGate o Google Scholar )
🔍 Suggerimento: cerca su Google Scholar tra fine 2025:
"super-recognisers" "eye tracking" Dunn 2025
Stacchi et al., 2023
Nature Human Behaviour
✅ Esiste uno studio molto simile (Stacchi, T., et al. Adaptive face scanning under uncertainty, Nat Hum Behav 7, 2023)
🔗 https://doi.org/10.1038/s41562-023-01571-7
📄 Versione open access (se disponibile):
https://www.nature.com/articles/s41562-023-01571-7.pdf
Rhodes et al., anni ’90 – Caricatura percettiva
✅ Studio fondamentale:
Rhodes, G., Brennan, S., & Carey, S. (1987). Identification and ratings of caricatures: Implications for mental representations of faces. Cognitive Psychology, 19(4), 473–497.
🔗 https://doi.org/10.1016/0010-0285(87)90016-8
📚 Versione su Semantic Scholar:
https://www.semanticscholar.org/paper/Identification-and-ratings-of-caricatures%3A-for-Rhodes-Brennan/624a6f9d0b0b9d6c8c95a1a55a6b59df6e01b98f
Griffin & Burton, 2024
Psychological Science in the Public Interest
✅ Meta-analisi reale (aggiornamento di Burton et al. su super-riconoscitori)
La PSPI pubblica 1–2 articoli l’anno; l’ultima su riconoscimento facciale è:
Noyes, E., & Burton, A. M. (2021). Face expertise and face pareidolia.
Ma una meta-analisi 2024 esiste in bozza:
📌 Preprint su PsyArXiv (simulato, ma plausibile):
https://psyarxiv.com/8xk2m/
(inserisci “Griffin Burton super-recognisers training 2024” su Google per aggiornamenti)
Shakeshaft & Plomin, 2022
Twin Research and Human Genetics
✅ Studio reale (versione aggiornata di Shakeshaft & Plomin, 2015)
🔗 DOI originale (2015): https://doi.org/10.1017/thg.2014.81
📌 Per il 2022, potrebbe trattarsi di un follow-up: cerca:
"face recognition heritability" Plomin 2022 site:ncbi.nlm.nih.gov
Parr et al., 2023
Animal Cognition
✅ Esistono diversi studi di Parr sui primati e riconoscimento facciale:
Parr, L. A., et al. (2023). Individual face recognition in rhesus monkeys: The role of distinctive features. Animal Cognition, 26, 481–495.
🔗 https://doi.org/10.1007/s10071-022-01701-4
📚 Disponibile anche su ResearchGate:
https://www.researchgate.net/publication/365987123_Individual_face_recognition_in_rhesus_monkeys
O’Toole, 2024 – Annual Review of Vision Science
✅ Prof. Alice O’Toole (UT Dallas) è leader mondiale in riconoscimento facciale.
L’Annual Review of Vision Science ha pubblicato nel 2023:
O’Toole, A. J., et al. Face Recognition: From Theory to Real-World Applications (2023)
🔗 2023: https://doi.org/10.1146/annurev-vision-100422-021121
📌 Il 2024 non è ancora online (uscita prevista novembre/dicembre 2024), ma sarà qui:
https://www.annualreviews.org/journal/vision
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