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 аналитики говорят, что лгут сами работники надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя снискала лишь биометрия, которая помогает отыскивать насильников и пропавших без вести людей.

Искусственный разум ещё не приговор

При допросе Фургала прокуроры применили зарубежное проприетарное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в свойстве линейного инструмента для оценки показаний, отличала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют лицевым диодом лжи, изучала изнаночную экспрессию. Такая методика оценки подлинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, озвучивала заведующая кафедрой уголовных медэкспертиз и юриспруденции Российского института судопроизводства Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при разбирательстве правонарушений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в искренности слов подозреваемого.


«Последствия неправильного решения в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в сооружение при пропускном режиме. Существует значительная потребность в социологических исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие юридические системы», – печатали в научной заметке специалисты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное исключение из правил. Для расследования совершений полисмены и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам жандармерии по аудиозаписям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по обвинению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ упрощает процесс воссоздания наружности умерших людей по остаткам черепа.

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

Системы кодирования лиц работают удовлетворительно только в случае сортировки низкокачественных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков отпечатков и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за естественного старения человека, косметических операций, макияжа, казнокрадства алкоголем и наркотиками, обстоятельства тела, освещённости и высокого качества снимков, сделанных телекамерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают высокопрочные изображения, поэтому точно распознают лица и отождествляют их с базами разыскиваемых – насильников и исчезнувших без вести. Если совпадение найдено, то милиционеры получают уведомление.

В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


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


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь городская системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют деятельность подрядчиков администрации (вывоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря мудрым камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в автотранспорте отыскивают авиапассажиров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже поделились ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в компании сослуживцев спускался по турникету на станции метро «Спортивная». К нему подошёл милиционер и попросил предъявить документы. Своё желание он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На проекторе высветились фотокарточка комсомольца с телекамеры распознавания лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для уголовного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие актуальные данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут слушаний комсомольца отпустили.

Также в период эпизоотии камеры взмолились столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени длать фотокарточки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На потокай внедрение искусственного разума и электронного зрения ставят и небанковские структуры. Чаще всего умные телекамеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных воришек (шоплифтеров).

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

В России технологии ИИ и интерактивного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже согражданин покумекает вновь посетить магазин, но сотрудники охраны получат на смартфоны, ноутбуки или комп push-уведомления о госте и пристально смерят за его действиями.

В 2018 году с помощью систем различения лиц сумело предотвратить кражи из интернетных супермаркетов на сумму более 150 долл рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным международных компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и постановление «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось спровоцировать кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж состовляет 2–3 процентента от оборота магазина. Общероссийская статистика по устранению убытка не ведётся, так как дискаунтеры применяют решения неодинаковых вендоров.

Видеоаналитика применяется дискаунтерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» хостинг выплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому клиенту личные скидки и сможет найти номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у систем видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года затрата подписки на сервисы выявления 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 дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период универмаг посещает около 500 десяток редчайших клиентов.


Затраты государства на структуры выявления лиц измеряются сотнями миллионов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов выявления лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для деятельности структуры необходима и сверхдорогая техника. Московская горадминистрация в ноябре 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа видеозаписей со 175 тыс. телекамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила технологии на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – легитимность использования технологии распознавания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с видеокамер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Оставьте первый комментарий

Оставить комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован.


*