Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает высмотреть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью биотехнологий анализа голоса и лицевой экспрессии, наделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики 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 зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает отыскивать рецидивистов и пропавших без вести людей.

Искусственный интеллект ещё не приговор

При допросе Фургала оперативники применили зарубежное аппаратное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная создателями в свойстве распределительного инструментария для характеристики показаний, угадывала интонации, а по видео программа, которую в быту называют челюстным детектором лжи, сопоставляла изнаночную экспрессию. Такая методика характеристики истинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, поясняла заведующая завкафедрой судебных медэкспертиз и криминалистики Российского пединститута правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при разбирательстве совершений видеоаналитика использовавается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или уверится в правдивости слов подозреваемого.


«Последствия ошибочного решенья в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при пропускном режиме. Существует большая необходимость в мультидисциплинарных исследованиях, прежде чем интегрировать техники в существующие юридические системы», – печатали в научной статейке профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единствёное большинство из правил. Для дознания преступлений полисмены и дознаватели чаще используют видеоаналитику и алгоритмы естественного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают работникам милиции по записям с камер классифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления внешности умерших людей по ракетоносителям черепа.

Распознавание по голоску мешает милиционерам в выявлении подозреваемых в широчайшем диапазоне дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, система Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент дрессированного даже при умышленном искажении голоса.

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

Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков пальцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за природного старения человека, пластичных операций, макияжа, злоупотребления алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, длают высокопрочные изображения, поэтому точно отличают лица и соотносят их с инфраструктурами разыскиваемых – злоумышленников и исчезнувших без вести. Если несовпадение найдено, то полицейские 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 млн) воходит в шестёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).


Больше всего каких приспособлений в Москве – около 200 тыс. Здесь поселковая система видеонаблюдения. Камеры регулируют работу субподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, результат благоприспособленийа и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря умным камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых регбийными клублями в чёрный список, а в транспорте отыскивают кондукторов и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые сограждане уже поделились впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев спускался по подъёмнику на станции метро «Спортивная». К нему приблизился полисмен и попросил предъявить документы. Своё намерение он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На мониторе высветились фотография активиста с видеокамеры кодирования лиц в коридоре «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя прокурора и прочие важнейшие данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств активиста отпустили.

Также в период пандемии камеры помогли столичным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа разворовывались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать снимки анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

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

По оценке разработчика системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с криминальными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентов – 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 согражданин покумекает вновь навестить магазин, но сотрудники охраны принешут на смартфоны, коммуникаторы или ноут push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.

В 2018 году с помощью подсистем распознания лиц удалось предотвратить кражи из сетевых магазинчиков на деньгу более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным полиэтнических фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих системтраницы распознавания лиц и постановление «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось предотвратить кражи из сетевых универмагов на свердель более 150 долл рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению урона не ведётся, так как ритейлеры используют решенья неодинаковых вендоров.

Видеоаналитика использовавается оптовиками и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» хостинг выплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому клиенту личные скидочки и сможет находить номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у систем видеоаналитики существуют два недостатка. Главный из них – себесебестоимость решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По опьянению на начало 2020 года себесебестоимость подписки на сервисы распознавания 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 учитывается себестоимость складирования биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.


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


Для деятельности системы необходима и затратная техника. Московская мэрия в декабре 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 проблематика – обоснованность использования биотехнологии выявления лиц, отмечают 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 *