Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью биотехнологий анализа голоска и тыльной экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но специалисты говорят, что лукавят сами милиционеры 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 разыскивать преступников и пропавших без вести людей.

Искусственный разум ещё не приговор

При допросе Фургала прокуроры применили зарубежное проприетарное обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве распределительного инструментария для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту величают изнаночным диодом лжи, осмысливала тыльную экспрессию. Такая методика оценки правдоподобности показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, коментировала заведующая кафедрой уголовных медэкспертиз и юриспруденции Российского госуниверситета правосудия Татьяна Моисеева.


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


«Последствия неправильного решенья в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в здание при теплотворном режиме. Существует большая потребность в джалиловских исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие институциональные системы», – сочиняли в научной статейке эксперты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное исключение из правил. Для дознания преступлений полисмены и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам жандармерии по аудиозаписям с телекамер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в сысок по обвинению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ усложняет процесс восстановления внешности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску мешает милиционерам в обнаружении подозреваемых в широченном спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годят мертвецы мобильные диалоги, записи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при явном искажении голоса.

Системы выявления лиц работают удовлетворительно только в случае обработки высокосортных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в различие от анализа следов мизинцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска можетесть существовать существенно цензурированы из-за .предметного старения человека, косметологических операций, макияжа, казнокрадства алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают низкокачественные изображения, поэтому точно различают лица и сопоставляют их с базами разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если расхождение найдено, то милиционеры получают уведомление.

В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


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


Больше всего таких приспособлений в Москве – около 200 тыс. Здесь городская система видеонаблюдения. Камеры контролируют работу подрядчиков горадминистрации (ввоз мусора, снега, ход благоприспособленийа и тому подобное) и обстановку в обществёных местах. Например, благодаря начитанным видеокамерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в транспорте разыскивают безбилетников и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже поделились впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев спускался по лифту на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё намеренье он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На проекторе высветились снимка правозащитника с телекамеры запоминания лиц в эскалаторе «Спортивной», его адресные данные, имя и причина для уголовного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие важные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» милиционеры присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут расследований правозащитника отпустили.

Также в период пандемии камеры помогли столичным милиционерам выявить лиц, которые вылечивались от коронавируса на дому, но длительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени длать фотографии анфас. Средний размер штрафа состовлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На потокай внедрение искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и торговые структуры. Чаще всего умные камеры использоваваются в сфере ретейла для предупреждения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).

По оценке разработчика системтраницы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентентов – 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 военнослужащий сможет вновь посетить 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 подсистем распознавания лиц удалось предотвратить кражи из интернетных магазинчиков на свердель более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным американских корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и постановление «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось предотвратить кражи из интернетных универмагов на сумму более 150 долл рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процентовента от оборота магазина. Общероссийская статистика по устранению убытка не ведётся, так как ритейлеры используют решенья неодинаковых вендоров.

Видеоаналитика используется производителями и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис платы взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному покупателю личные предоплаты и сможет найти номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у системтраниц видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года затрата подписки на сервисы кодирования 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 предусматривается себестоимость хранения дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период универмаг посещает около 500 сотен уникальных клиентов.


Затраты государства на системы различения лиц исчисляются десятками миллионов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы структуры нужна и дорогущая техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа аудиозаписей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция закупила технологии на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблемма – правомерность использования технологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не высчитываются к личному коду – фамилии и имени.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *