Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью биотехнологий анализа голоса и изнаночной экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но специалисты говорят, что лукавят сами милиционеры надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая мешает отыскивать злоумышленников и пропавших без вести людей.

Искусственный разум ещё не приговор

При обыске Фургала оперативники опробовали зарубежное проприетарное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве вспомогательного инструментария для характеристики показаний, угадывала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют челюстным диодом лжи, изучала рельефную экспрессию. Такая методика характеристики правдоподобности показаний основывается 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 криминалистики Российского университета правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при следствии убийств видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы засомневаться или уверится в истинности слов подозреваемого.


«Последствия правильного решения в криминологии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в сертификате по биометрии в сооружение при пропускном режиме. Существует большая необходимость в фундаментальных исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие юридические системы», – писали в научной статье спецы Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единствёное исключенье из правил. Для следствия преступлений полисмены и дознаватели чаще используют видеоаналитику и алгоритмы естественного интелекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам полиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по опасению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в узком диапазоне дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска злоумышленников людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, системтраница Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном извращении голоса.

Системы запоминания лиц трудятся удовлетворительно только в случае переработки высокосортных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков мизинцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно искажены из-за искусственного увядания человека, косметологических операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают высокопрочные изображения, поэтому точно отличают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – насильников и исчезнувших без вести. Если несовпадение найдено, то полицейские получают уведомление.

В России структуры видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по количеству телекамер (13,5 млн) входит в пятёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют работу заказчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и ситуациютраницу в обществёных местах. Например, благодаря начитанным видеокамерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в автотранспорте разыскивают авиапассажиров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые сограждане уже советулись впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сослуживцев взбирался по эскалатору на стации метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё побуждение он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На дисплее высветились фотография общественника с камеры распознавания лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя дознавателя и прочие важные данные в системтранице указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько секунд дознаний общественника отпустили.

Также в период пандемии камеры взмолились столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска возмутителей карантина использовались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени длать снимки анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток применение натурального интелекта и электронного зрения ставят и комерческие структуры. Чаще всего умные телекамеры используются в сфере ретейла для предупреждения краж и поимки магазинных воришек (шоплифтеров).

По оценке проектировщика системтраницы выявления 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 розничной сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.

В России нанотехнологии ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь сетить магазин, но работники охраны принешут на смартфоны, ноутбуки или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.

В 2018 году с помощью структур распознавания лиц удалось спровоцировать кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным международных корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих системы распознавания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось предотвратить кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 долл рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предупреждению убытка не ведётся, так как автопроизводители используют постановления разных вендоров.

Видеоаналитика используется дискаунтерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис оплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному покупателю личные скидки и сможет найти номерок его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у подсистем видеоаналитики располагают два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена подписки на сервисы распознания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.

По информации корпорации ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно высчитывается цена складирования антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период супермаркет посещает около 500 десяток редчайших клиентов.


Затраты государства на структуры распознания лиц исчисляются тысячами миллионов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов распознания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы подсистемы необходима и дорогущая техника. Московская мэрия в декабре 2020 года о планах купить аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа видеозаписей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица заказала техники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблематика – легитимность внедрения технологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *