Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает высмотреть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью технологий анализа голоска и рельефной экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но специалисты говорят, что лукавят сами сотрудники надзорных органов, использующие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя проявила лишь биометрия, которая помогает искать преступников и пропавших без вести людей.

Искусственный интелект ещё не приговор

При обыске Фургала следователи применили зарубежное пользовательское обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве специального синтезатора для характеристики показаний, различала интонации, а по видео программа, которую в быту называют рельефным диодом лжи, изучала рельефную экспрессию. Такая методология характеристики правдивости показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой уголовных экспертиз и криминалистики Российского госуниверситета правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при расследовании злодеяний видеоаналитика применяется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы засомневаться или удостоверится в добросовестности слов подозреваемого.


«Последствия неправильного решенья в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при провозном режиме. Существует значительная нужда в методологических исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – писали в научной статье учёные Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единствёное большинство из правил. Для разбирательства преступлений полисмены и дознаватели чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы естественного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам милиции по видеозаписям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс воссоздания внешности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голосу мешает полицейским в обнаружении подозреваемых в узком спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, подсистема Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном искажении голоса.

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

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно цензурированы из-за искусственного старения человека, косметологических операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и высокого качества снимков, созданных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно угадывают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – грабителей и исчезнувших без вести. Если сопоставление найдено, то полисмены дают уведомление.

В России системы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


По данным TelecomDaily на январь 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 млн) воходит в тройку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная системтраница видеонаблюдения. Камеры отслеживают работу застройщиков мэрии (ввоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и обстановку в обществёных местах. Например, благодаря мудрым камерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными спортклубами в чёрный список, а в транспорте разыскивают авиапассажиров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые сограждане уже поделились впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в компании сотоварищей спускался по турникету на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высветились фотография активиста с камеры распознавания лиц в коридоре «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие архиважные данные в системтранице указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по дезориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут дознаний активиста отпустили.

Также в период пандемии камеры взмолились провинциальным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать снимки анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток применение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и предпринимательские структуры. Чаще всего мудрые камеры используются в отрасли ретейла для недопущения краж и поимки магазинных мошенников (шоплифтеров).

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

В России техники ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь навестить магазин, но сотрудники охраны получат на смартфоны, планшетники или ноутбук push-уведомления о госте и пристально поздравят за его действиями.

В 2018 году с помощью системтраниц распознавания лиц сумело предотвратить кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным полиэтнических фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих системы различения лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из интернетных супермаркетов на сумму более 150 млн рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 десяток человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению вреда не ведётся, так как автопроизводители используют решения разнородных вендоров.

Видеоаналитика разворовывается дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» фотохостинг платы взгядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные наценки и покумекает находить номер 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 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена подписки на фотохостинги выявления лиц различалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.

По информации фирмы ORBL, месяц какой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно предусматривается себестоимость хранения дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период универмаг посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.


Затраты государства на системтраницы кодирования лиц исчисляются полсотнями миллионов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов кодирования лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы системтраницы необходима и трудоёмкая техника. Московская мэрия в марте 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. телекамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – законность применения техники кодирования лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с видеокамер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *