Il concetto di Tracking 3D nella messa a fuoco nasce dall’esigenza di superare i limiti dei sistemi autofocus tradizionali, incapaci di mantenere nitidezza su soggetti in rapido movimento. Negli anni ’80 e ’90, i sistemi AF erano basati su singoli punti o su gruppi di punti statici, che richiedevano al fotografo di mantenere il soggetto all’interno di un’area predefinita. Questo approccio funzionava per scene relativamente prevedibili, ma si rivelava insufficiente per sport, fauna selvatica o eventi dinamici, dove il soggetto poteva cambiare direzione, distanza e posizione in modo imprevedibile.
Il primo passo verso il tracking tridimensionale avviene con l’introduzione di algoritmi predittivi nei sistemi AF delle reflex professionali. Nikon, pioniera in questo campo, sviluppa negli anni ’90 il Dynamic AF, capace di spostare il punto di messa a fuoco tra aree contigue. Tuttavia, il vero salto tecnologico si verifica nel 2007 con la Nikon D3, che introduce un sistema AF a 51 punti con modalità 3D Tracking. Questo sistema utilizza non solo la posizione del soggetto sul piano bidimensionale, ma anche informazioni cromatiche e di contrasto per seguirlo mentre si muove attraverso il fotogramma. Per la prima volta, la fotocamera è in grado di “riconoscere” il soggetto selezionato e mantenerlo a fuoco anche se il fotografo ricompone l’inquadratura.
Il concetto di tracking tridimensionale si basa sull’idea che il movimento non avviene solo lungo l’asse X e Y, ma anche lungo l’asse Z, cioè la profondità. Un calciatore che corre verso la fotocamera non si sposta solo lateralmente, ma cambia distanza in modo continuo. I sistemi AF tradizionali, basati su rilevamento di fase, potevano correggere la messa a fuoco in base alla distanza, ma non erano in grado di combinare questa informazione con il riconoscimento del soggetto e la sua posizione nel fotogramma. Il Tracking 3D risolve questo problema integrando dati provenienti da sensori AF multipunto, algoritmi di analisi cromatica e, nelle versioni più recenti, reti neurali per il riconoscimento di forme e volti.
Negli anni successivi, Nikon perfeziona il sistema con modelli come la D850 (2017), che utilizza un modulo AF a 153 punti e algoritmi avanzati per il tracking predittivo. Parallelamente, Canon introduce il sistema iTR AF (Intelligent Tracking and Recognition) nelle sue reflex professionali, basato su informazioni di colore e volto. Sony, con le sue mirrorless, porta il concetto oltre, integrando Real-Time Tracking e intelligenza artificiale per il riconoscimento di occhi e animali.
Il passaggio alle fotocamere mirrorless segna una svolta definitiva. Senza specchio, i sistemi AF possono sfruttare il sensore di immagine per raccogliere dati in tempo reale, combinando phase detection on sensor e algoritmi di tracking 3D. Questo consente una copertura quasi totale del fotogramma e una precisione impensabile per le reflex. Oggi, il Tracking 3D è considerato uno standard per la fotografia professionale, indispensabile per sport, wildlife e video dinamico.
Principi tecnici del Tracking 3D
Il funzionamento del Tracking 3D si basa su una combinazione di hardware e software altamente sofisticata. A livello hardware, il sistema utilizza sensori AF multipunto, distribuiti sul piano focale, che operano in modalità phase detection. Questi sensori calcolano la differenza di fase tra due fasci di luce, determinando la distanza del soggetto. Tuttavia, il tracking tridimensionale non si limita a questa informazione: integra dati di colore, contrasto e pattern provenienti dal sensore di immagine, creando una “firma” del soggetto da seguire.
Quando il fotografo seleziona un punto AF iniziale, il sistema registra le caratteristiche cromatiche e luminose del soggetto. Gli algoritmi di tracking analizzano queste informazioni e le confrontano con i dati provenienti dagli altri punti AF e dal sensore RGB dedicato (presente nei modelli Nikon professionali). In questo modo, il sistema è in grado di riconoscere il soggetto anche se si sposta lateralmente o se il fotografo ricompone l’inquadratura.
Il vero elemento distintivo del Tracking 3D è la gestione della profondità. Gli algoritmi predittivi calcolano la velocità e la direzione del movimento, stimando la posizione futura del soggetto al momento dello scatto. Questo è fondamentale per compensare il ritardo tra la pressione del pulsante e la cattura dell’immagine. Nei modelli più avanzati, come la Nikon Z9, il sistema utilizza reti neurali per il riconoscimento di occhi, volti e animali, migliorando la precisione anche in scenari complessi.
Dal punto di vista software, il Tracking 3D si basa su algoritmi di correlazione e predizione. Il processore della fotocamera analizza centinaia di dati al secondo, aggiornando la posizione del soggetto e regolando la messa a fuoco in tempo reale. Questo richiede una potenza di calcolo elevata, motivo per cui i modelli professionali integrano processori dedicati come EXPEED 7 (Nikon) o DIGIC X (Canon).
Un aspetto critico è la gestione delle transizioni rapide. Se il soggetto viene momentaneamente oscurato da un ostacolo, il sistema deve decidere se mantenere il tracking o passare a un nuovo target. Per risolvere questo problema, i produttori hanno introdotto algoritmi di “stickiness”, che mantengono la priorità sul soggetto originale per alcuni millisecondi, evitando salti indesiderati.
Il Tracking 3D non è solo una funzione per la fotografia sportiva: è essenziale anche nel video professionale, dove la messa a fuoco continua deve essere fluida e naturale. Nei sistemi moderni, il tracking opera in sinergia con funzioni come il face detection e l’eye AF, garantendo una precisione che simula la percezione visiva umana.
Implementazioni nei principali brand
Il Tracking 3D non è una tecnologia uniforme: ogni produttore ha sviluppato soluzioni proprietarie, adattandole alle proprie architetture di sensore e processore. Nikon è stata la prima a introdurre il concetto di tracking tridimensionale con la D3 nel 2007, utilizzando un modulo AF Multi-CAM 3500 a 51 punti e un sensore RGB da 1005 pixel per analizzare colore e luminosità. Questo sistema, combinato con il processore EXPEED, consentiva di seguire il soggetto selezionato anche durante la ricomposizione dell’inquadratura. Negli anni successivi, Nikon ha perfezionato la tecnologia con la D850 e, più recentemente, con la serie Z mirrorless. La Nikon Z9, lanciata nel 2021, rappresenta il culmine di questa evoluzione: integra un processore EXPEED 7 capace di elaborare milioni di dati al secondo, algoritmi di riconoscimento basati su deep learning e una copertura AF che si estende su quasi il 100% del fotogramma. Il sistema è in grado di identificare occhi, volti, animali e persino veicoli, mantenendo il tracking anche in condizioni di scarsa luce.
Canon ha seguito una strada parallela con il sistema iTR AF (Intelligent Tracking and Recognition), introdotto nelle reflex professionali come la EOS-1D X. Questo sistema utilizza un sensore RGB+IR per analizzare colore e forma, integrandosi con il modulo AF dedicato. Con il passaggio alle mirrorless, Canon ha evoluto la tecnologia attraverso il Dual Pixel CMOS AF, che consente di sfruttare ogni pixel del sensore per la rilevazione di fase. Il tracking 3D di Canon, oggi presente nelle serie EOS R, combina dati cromatici, pattern di movimento e riconoscimento facciale, garantendo una fluidità eccezionale nella ripresa video e nella fotografia sportiva.
Sony, con le sue mirrorless Alpha, ha introdotto il concetto di Real-Time Tracking, basato su algoritmi di intelligenza artificiale. Il sistema analizza colore, pattern e profondità, ma aggiunge un livello predittivo avanzato grazie al machine learning. I modelli come la Sony A9 II e la A1 offrono una copertura AF del 93% e una capacità di tracking che include occhi umani e animali, persino in movimento rapido. Sony ha integrato questa tecnologia con il Real-Time Eye AF, che mantiene la nitidezza sull’occhio anche in sequenze video a 120 fps.
Altri brand, come Fujifilm e OM System, hanno adottato soluzioni simili, seppur con varianti proprietarie. Fujifilm utilizza algoritmi predittivi combinati con sensori stacked per ridurre la latenza, mentre OM System ha sviluppato funzioni specifiche per il tracking di soggetti naturalistici, come uccelli in volo.
Il comune denominatore di queste implementazioni è la sinergia tra hardware e software. I sensori moderni, spesso di tipo stacked CMOS, consentono letture ad alta velocità, mentre i processori dedicati gestiscono algoritmi complessi in tempo reale. Il risultato è un tracking tridimensionale che non solo segue il soggetto, ma anticipa i suoi movimenti, garantendo scatti nitidi anche in condizioni estreme.
Sfide ingegneristiche e innovazioni recenti
Il Tracking 3D è una tecnologia sofisticata che affronta sfide ingegneristiche notevoli. La prima riguarda la potenza di calcolo: analizzare centinaia di punti AF, combinare dati cromatici e predire il movimento richiede processori estremamente rapidi. I produttori hanno risposto con architetture dedicate, come EXPEED 7 di Nikon e DIGIC X di Canon, capaci di gestire flussi di dati in tempo reale senza compromettere la velocità di scatto.
Un’altra sfida è la gestione termica. I sensori stacked e i processori ad alta frequenza generano calore, che può influire sulla stabilità del segnale e sulla durata delle sessioni di ripresa. Per mitigare questo problema, le fotocamere professionali integrano sistemi di dissipazione avanzati e materiali a bassa resistenza termica.
Le condizioni di scarsa luce rappresentano un ostacolo significativo. Il tracking 3D si basa su informazioni cromatiche e di contrasto, che diventano meno affidabili in ambienti bui. Per ovviare a questo limite, i produttori hanno introdotto algoritmi basati su machine learning, capaci di riconoscere pattern anche con dati incompleti. Inoltre, l’uso di sensori con pixel PDAF distribuiti su tutta la superficie migliora la precisione in condizioni difficili.
Un problema critico è la gestione dei soggetti erratici, come animali in movimento imprevedibile. Gli algoritmi predittivi devono calcolare traiettorie complesse, evitando salti di messa a fuoco. Le soluzioni moderne includono reti neurali addestrate su milioni di immagini, che consentono di anticipare comportamenti tipici di specifiche categorie di soggetti.
Le innovazioni recenti hanno esteso il tracking 3D agli smartphone, dove sensori miniaturizzati e processori neurali integrati offrono funzioni simili a quelle delle fotocamere professionali. Questo fenomeno dimostra la versatilità della tecnologia e la sua integrazione con la fotografia computazionale, che combina tracking, fusione multi-frame e riduzione del rumore per ottenere immagini di qualità elevata anche in dispositivi compatti.
Il futuro immediato del tracking 3D è legato all’evoluzione dell’intelligenza artificiale e dei sensori stacked. L’obiettivo è ridurre ulteriormente la latenza, migliorare la precisione in condizioni estreme e ampliare le capacità di riconoscimento a categorie sempre più specifiche. Una sfida che richiede non solo potenza di calcolo, ma anche innovazioni nel design ottico e nella gestione dei dati.
Fonti
- https://www.nikonusa.com/en/learn-and-explore/a/tips-and-techniques/nikon-z-series-autofocus.html
- https://www.canon-europe.com/technology/itr-af/
- https://www.sony.net/Products/di/en-us/technology/real-time-tracking.html
- https://fujifilm-x.com/global/technology/
- https://omsystem.com/technology/
Mi chiamo Marco Adelanti, ho 35 anni e vivo la mia vita tra due grandi passioni: la fotografia e la motocicletta. Viaggiare su due ruote mi ha insegnato a guardare il mondo con occhi più attenti, pronti a cogliere l’attimo, la luce giusta, il dettaglio che racconta una storia. Ho iniziato a fotografare per documentare i miei itinerari, ma col tempo è diventata una vera vocazione, che mi ha portato ad approfondire la storia della fotografia e a studiarne i protagonisti, gli stili e le trasformazioni tecniche. Su storiadellafotografia.com porto una prospettiva dinamica, visiva e concreta: mi piace raccontare l’evoluzione della fotografia come se fosse un viaggio, fatto di tappe, incontri e visioni. Scrivo per chi ama l’immagine come mezzo di scoperta e libertà, proprio come un lungo viaggio su strada.
