Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью нанотехнологий анализа голоса и изнаночной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но специалисты говорят, что хитрят сами сотрудники надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает отыскивать злоумышленников и исчезнувших без вести людей.

Искусственный разум ещё не приговор

При допросе Фургала дознаватели применили зарубежное аппаратное обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве второстепенного синтезатора для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют лицевым детектором лжи, анализировала лицевую экспрессию. Такая методика оценки объективности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминологии Российского пединститута правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при дознании совершений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в добросовестности слов подозреваемого.


«Последствия неправильного постановления в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в сооружение при теплотворном режиме. Существует большая потребность в джалиловских исследованиях, прежде чем интегрировать техники в существующие институциональные системы», – сочиняли в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это непреходящее исключенье из правил. Для следствия правонарушений полицейские и прокуроры чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам жандармерии по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по подозрению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голосу мешает милиционерам в обнаружении подозреваемых в узком диапазоне дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска злоумышленников людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном искажении голоса.

Системы запоминания лиц трудятся удовлетворительно только в случае обработки высококачественных изображений.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска можетесть существовать существенно искажены из-за искусственного старения человека, косметических операций, макияжа, казнокрадства алкоголем и наркотиками, положенья тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных телекамерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, длают высокосортные изображения, поэтому точно различают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если расхождение найдено, то полисмены получают уведомление.

В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


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


Больше всего таких устроений в Москве – около 200 тыс. Здесь местная системтраница видеонаблюдения. Камеры регулируют работу подрядчиков мэрии (ввоз мусора, снега, результат благоустроенийа и тому подобное) и ситуацию в обществёных местах. Например, благодаря умным камерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клубами в чёрный список, а в автотранспорте ищут кондукторов и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже обменялись впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сослуживцев спускался по траволатору на стации метро «Спортивная». К нему приблизился милиционер и попросил предъявить документы. Своё побуждение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На телеэкране высвечивались фотография коммуниста с камеры кодирования лиц в коридоре «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для уголовного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие важные данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проводил по координатам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств коммуниста отпустили.

Также в период пандемии камеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска правонарушителей 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 торговые структуры. Чаще всего начитанные камеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).

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

В России технологии ИИ и электронного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в территорию неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже согражданин сможет вновь навестить магазин, но милиционеры охраны исходатайствуют на смартфоны, коммуникаторы или ноутбук push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.

В 2018 году с помощью подсистем кодирования лиц увенчалось спровоцировать кражи из сетевых магазинчиков на сумму более 150 млн рублей.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС

По данным полиэтнических фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из интернетных магазинчиков на сумму более 150 млн рублей. Тогда система обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процентовента от объёма магазина. Общероссийская статистика по устранению убытка не ведётся, так как производители используют решенья неодинаковых вендоров.

Видеоаналитика используется дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис платы взлядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные скидки и покумекает находить номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у систем видеоаналитики существуют два недостатка. Главный из них – себецена решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По состоянию на начало 2020 года себецена 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 какой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно учитывается цена хранения идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период супермаркет посещает около 500 тысяч редчайших клиентов.


Затраты государства на подсистемы выявления лиц исчисляются полсотнями миллионов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов выявления лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы системы необходима и сверхдорогая техника. Московская мэрия в декабре 2020 года о планах выкупить радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа видеозаписей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – правомерность применения техники распознавания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с телекамер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Оставьте комментарий первым для "Знать в лицо"

Оставьте свой комментарий

Your email address will not be published.


*