Как видеоаналитика мешает углядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоса и рельефной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что смущаются сами сотрудники надзорных органов, использующие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает искать преступников и пропавших без вести людей.
Искусственный разум ещё не приговор
При допросе Фургала прокуроры опробовали зарубежное программное обеспечение: электронная техника анализа голоса, созданная разработчиками в качестве линейного инструментария для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют изнаночным потенциометром лжи, анализировала изнаночную экспрессию. Такая методика оценки истинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая завкафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского института правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при разбирательстве злодеяний видеоаналитика разворовывается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или удостоверится в добросовестности слов подозреваемого.
«Последствия неправильного постановления в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при пропускном режиме. Существует значительная потребность в культурологических исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие нормативные системы», – писали в научной статье профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключение из правил. Для дознания правонарушений полисмены и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам жандармерии по аудиозаписям с видеокамер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по обвинению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ усложняет процесс восстановления внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голосу помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, записи в мессенджерах и так далее. К примеру, подсистема Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в различие от анализа отпечатков пальцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно искажены из-за природного старения человека, косметологических операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого свойства снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, длают высокопрочные изображения, поэтому точно распознают лица и осмысливают их с инфраструктурами разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если сопоставление найдено, то полисмены дают уведомление.
В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко применяются в Москве.
По данным TelecomDaily на февраль 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 долл) входит в тройку лидеров, проигрывая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная структура видеонаблюдения. Камеры контролируют работу субподрядчиков горадминистрации (вывоз мусора, снега, результат обустройства и тому подобное) и ситуацию в политических местах. Например, благодаря сообразительным камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых хоккейными спортклубами в чёрный список, а в электротранспорте разыскивают перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев спускался по турникету на стации метро «Спортивная». К нему подошёл милиционер и попросил предъявить документы. Своё желание он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На телеэкране высветились фотография общественника с камеры распознавания лиц в эскалаторе «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие существенные данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут слушаний общественника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовавались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать снимки анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На потокай использование натурального интеллекта и электронного зрения ставят и финансовые структуры. Чаще всего мудрые камеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По оценке создателя подсистемы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же оптовой 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 покумекает вновь навестить магазин, но работники охраны принешут на смартфоны, планшетники или ноутбук push-уведомления о госте и пристально смерят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным росийских фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих системтраницы распознания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось предотвратить кражи из сетевых магазинчиков на сумму более 150 млн рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процента от объёма магазина. Общероссийская статистика по предотвращению урона не ведётся, так как производители используют решения разнообразных вендоров.
Видеоаналитика используется оптовиками и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис выплаты взлядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит реальному покупателю личные скидки и покумекает находить номерок его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у системтраниц видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом универмаге у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По состоянию на начало 2020 года цена подписки на хостинги кодирования лиц разнилась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации компании ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно засчитывается цена хранения биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период супермаркет посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.
Затраты государства на подсистемы распознавания лиц измеряются десятками рублей рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов распознавания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы структуры необходима и дорогущая техника. Московская администрация в феврале 2020 года о замыслах купить аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа аудиозаписей со 175 тыс. телекамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила технологии на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблематика – правомерность использования технологии выявления лиц, подчёркивают юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с телекамер изображения лиц не привяжются к личному коду – фамилии и имени.