Знать в лицо

Как видеоаналитика мешает углядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью технологий анализа голоска и изнаночной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что смущаются сами сотрудники надзорных органов, применяющие технологии, деятельность которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя осведомила лишь биометрия, которая помогает отыскивать злоумышленников и пропавших без вести людей.

Искусственный интеллект ещё не приговор

При допросе Фургала оперативники применили зарубежное програмное обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве специального синтезатора для оценки показаний, различала интонации, а по видео программа, которую в быту величают тыльным анализатором лжи, изучала 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, озвучивала заведующая завкафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского университета правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при расследовании убийств видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или удостоверится в достоверности слов подозреваемого.


«Последствия ошибочного решения в психиатрии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при провозном режиме. Существует значительная необходимость в социологических исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие институциональные системы», – писали в научной статейке консультанты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключенье из правил. Для разбирательства преступлений полисмены и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают работникам милиции по записям с камер классифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в розыск по опасению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ усложняет механизм воссоздания наружности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при явном извращении голоса.

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

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков мизинцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно искажены из-за природного увядания человека, косметологических операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.

Однако совремённые камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно распознают лица и соотносят их с территориями разыскиваемых – грабителей и исчезнувших без вести. Если расхождение найдено, то милиционеры получают уведомление.

В России системы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


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


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют деятельность заказчиков мэрии (вывоз мусора, снега, самотёк озеленения и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря начитанным камерам на спорткомплексы не гонят необузданных фанатов, внесённых хоккейными клублями в чёрный список, а в транспорте отыскивают перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже обменялись впечатлениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в компании соратников взбирался по траволатору на стации метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На проекторе высветились снимка коммуниста с телекамеры различения лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя дознавателя и прочие важнейшие данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по дезориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» милиционеры присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут слушаний коммуниста отпустили.

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

Большой Брат – ретейлер

На потокай использование натурального разума и электронного зрения ставят и розничные структуры. Чаще всего умные камеры применяются в сфере ретейла для оповещения краж и облавы магазинных грабителей (шоплифтеров).

По оценке проектировщика подсистемы кодирования лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.

В России технологии ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже согражданин покумекает вновь посетить магазин, но работники охраны исходатайствуют на смартфоны, планшетники или микрокомпьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.

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

По данным полиэтнических корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих системы запоминания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) увенчалось предотвратить кражи из сетевых 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 процента от объёма магазина. Общероссийская статистика по недопущению вреда не ведётся, так как ритейлеры применяют решения неодинаковых вендоров.

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

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у структур видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – себезатрата решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года себезатрата подписки на сервисы различения лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.

По информации фирмы ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно учитывается цена складирования идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.


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


Для работы системы необходима и сверхдорогая техника. Московская мэрия в декабре 2020 года о замыслах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила электроники на 1,2 млрд рублей.

Вторая серьёзная проблема – законность внедрения техники распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О номенклатурных 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 *