Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью технологий анализа голоса и тыльной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но специалисты говорят, что хитрят сами руководители надзорных органов, использующие технологии, деятельность которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя позиционировала лишь биометрия, которая помогает отыскивать рецидивистов и пропавших без вести людей.

Искусственный интеллект ещё не приговор

При допросе Фургала прокуроры опробовали зарубежное програмное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная проектировщиками в качестве второстепенного инструментария для оценки показаний, различала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют изнаночным датчиком лжи, анализировала челюстную экспрессию. Такая методика оценки объективности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, поясняла заведующая кафедрой судебных медэкспертиз и криминологии Российского пединститута правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при расследовании преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в правдивости слов подозреваемого.


«Последствия ошибочного решенья в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в здание при пропускном режиме. Существует большая потребность в естественнонаучных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – читали в научной статье профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с обыском Сергея Фургала – это единственное исключенье из правил. Для следствия преступлений милиционеры и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам полиции по записям с телекамер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по подозрению в преступлении преступления. В уголовных медэкспертизах ИИ упрощает процесс сохранения внешности умерших людей по фильтратам черепа.

Распознавание по голосу помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола устанавливает пол, возраст, прононс говорящего даже при намеренном искажении голоса.

Системы кодирования лиц работают удовлетворительно только в моменте обработки высокопрочных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в отличие от анализа мизинцев мизинцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска можетесть существовать существенно искажены из-за .предметного старения человека, косметологических операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, созданных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают высокоэффективные изображения, поэтому точно распознают лица и отождествляют их с базами разыскиваемых – злоумышленников и пропавших без вести. Если совпадение найдено, то милиционеры дают уведомление.

В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по колличеству камер (13,5 долл) входит в пятёрку лидеров, уступая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная подсистема видеонаблюдения. Камеры регулируют деятельность заказчиков мэрии (ввоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря начитанным камерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клублями в чёрный список, а в транспорте отыскивают пассажиров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже поделились впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сотоварищей взбирался по эскалатору на стации метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё побуждение он разъяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высвечивались фотография коммуниста с камеры распознавания лиц в эскалаторе «Спортивной», его адресные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя оперативника и прочие существенные данные в подсистеме указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» следователи присвоили ему ошибочно. Спустя несколько секунд слушаний коммуниста 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 преступников карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать снимки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток внедрение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и небанковские структуры. Чаще всего мудрые камеры применяются в отрасли ретейла для предостережения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).

По оценке создателя системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными желаниями как минимум два параметра той же розничной сети, а 20 процентентов – свыше трёх магазинов.

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

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

По данным украинских компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось 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 оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению урона не ведётся, так как ритейлеры используют решенья разнородных вендоров.

Видеоаналитика используется дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис выплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому покупателю личные скидки и покумекает находить номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у системтраниц видеоаналитики располагают два недостатка. Главный из них – себезатрата решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По состоянию на начало 2020 года себезатрата подписки на фотохостинги запоминания лиц варьировалась 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 высчитывается себестоимость хранилища идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период супермаркет посещает около 500 тысяч замечательных клиентов.


Затраты государства на системы распознавания лиц исчисляются тысячами миллионов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов распознавания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы системтраницы нужна и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о замыслах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция заказала техники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – справедливость внедрения технологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный законут «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 *