Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью нанотехнологий анализа голоса и тыльной экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но специалисты говорят, что лгут сами сотрудники надзорных органов, использующие технологии, деятельность которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя снискала лишь биометрия, которая мешает отыскивать преступников и исчезнувших без вести людей.

Искусственный интелект ещё не приговор

При допросе Фургала оперативники применили зарубежное пользовательское обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве линейного синтезатора для характеристики показаний, различала интонации, а по видео программа, которую в быту величают рельефным спектрометром лжи, сопоставляла лицевую экспрессию. Такая методика характеристики подлинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных экспертиз и юриспруденции Российского пединститута правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при следствии преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в искренности слов подозреваемого.


«Последствия неправильного решенья в психиатрии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в сооружение при провозном режиме. Существует большая потребность в методологических исследованиях, прежде чем интегрировать техники в существующие юридические системы», – сочиняли в научной статейке спецы Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с обыском Сергея Фургала – это непреходящее исключенье из правил. Для расследования преступлений милиционеры и дознаватели чаще используют видеоаналитику и алгоритмы натурального разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам милиции по аудиозаписям с камер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по опасению в преступлении преступления. В уголовных экспертизах ИИ упрощает процесс воссоздания внешности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в широченном спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска грабителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, системтраница Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при явном искажении голоса.

Системы распознания лиц работают удовлетворительно только в случае переработки высокоэффективных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков отпечатков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска могут существовать существенно искажены из-за естественного старения человека, косметологических операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают высококачественные изображения, поэтому точно различают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если расхождение найдено, то полицейские получают уведомление.

В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


По данным TelecomDaily на февраль 2020 года, Россия по количеству видеокамер (13,5 млн) входит в четвёрку лидеров, занимая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь поселковая система видеонаблюдения. Камеры отслеживают работу застройщиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуацию в политических местах. Например, благодаря мудрым видеокамерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клубами в чёрный список, а в автотранспорте отыскивают безбилетников и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже обменялись впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы соратников спускался по турникету на станции метро «Спортивная». К нему приблизился милиционер и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высветились фотокарточка комсомольца с телекамеры кодирования лиц в холле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя дознавателя и прочие существенные данные в системтранице указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проводил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств комсомольца отпустили.

Также в период эпизоотии камеры помогли столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но долгое время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа применялись данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотокарточки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток применение искусственного интелекта и электронного зрения ставят и торговые структуры. Чаще всего мудрые камеры используются в области ретейла для предотвращения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).

По характеристике разработчика системтраницы выявления лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи фиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два компонента той же розничной сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.

В России нанотехнологии ИИ и интерактивного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в территорию неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь навестить магазин, но милиционеры охраны исходатайствуют на смартфоны, коммуникаторы или ноутбук push-уведомления о госте и пристально поздравят за его действиями.

В 2018 году с помощью систем распознания лиц сумело спровоцировать кражи из интернетных универмагов на сумму более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным американских фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и постановление «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 млн рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процента от объёма магазина. Общероссийская статистика по недопущению вреда не ведётся, так как оптовики используют постановления неодинаковых вендоров.

Видеоаналитика используется дискаунтерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» хостинг платы взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные скидочки и сможет находить номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у систем видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом универмаге у особняка установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года затрата подписки на хостинги выявления лиц различалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.

По информации корпорации ORBL, месяц какой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно предусматривается затрата хранилища антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.


Затраты государства на подсистемы различения лиц оцениваются полсотнями миллиардов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы подсистемы нужна и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах выкупить радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция закупила технологии на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблемма – легитимность применения технологии выявления лиц, подчёркивают юристы. Федеральный закон «О личных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Оставьте свой комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *