Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников

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

Искусственный интеллект ещё не приговор

При допросе Фургала прокуроры применили зарубежное аппаратное обеспечение: интерактивная биотехнология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве распределительного синтезатора для оценки показаний, опознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют тыльным сканнером лжи, сопоставляла изнаночную экспрессию. Такая методология оценки истинности показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского института судопроизводства Татьяна Моисеева.


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


«Последствия правильного решения в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в сооружение при провозном режиме. Существует большая потребность в социологических исследованиях, прежде чем интегрировать техники в существующие юридические системы», – сочиняли в научной статье консультанты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единствёное большинство из правил. Для дознания преступлений полицейские и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интелекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают руководителям полиции по аудиозаписям с телекамер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает механизм воссоздания внешности умерших людей по фильтратам черепа.

Распознавание по голоску помогает полицейским в обнаружении подозреваемых в узком спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска грабителей людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы мобильные диалоги, видеозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном искажении голоса.

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

Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков отпечатков и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за .предметного обезвоживания человека, косметических операций, макияжа, злоупотребления алкоголем и наркотиками, обстоятельства тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

Однако современные камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно отличают лица и осмысливают их с базами разыскиваемых – преступников и исчезнувших без вести. Если сопоставление найдено, то полисмены получают уведомление.

В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по числу 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 областная система видеонаблюдения. Камеры контролируют работу застройщиков горадминистрации (вывоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и ситуацию в политических местах. Например, благодаря умным камерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными спортклубами в чёрный список, а в автотранспорте отыскивают контролёров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые граждане уже обменялись впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации товарищей спускался по турникету на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё намерение он разъяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На телеэкране высветились снимка комсомольца с камеры выявления лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номерок дела, имя следователя и прочие существенные данные в подсистеме указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств комсомольца отпустили.

Также в период пандемии камеры помогли столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать снимки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток применение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и предпринимательские структуры. Чаще всего умные камеры используются в области ретейла для оповещения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).

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

В России нанотехнологии ИИ и электронного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в территорию неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь посетить магазин, но работники охраны получат на смартфоны, ноутбуки или ноут push-уведомления о госте и пристально поздравят за его действиями.

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

По данным украинских 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 супермаркетов на свердель более 150 млн рублей. Тогда система обнаружила почти 65 десяток человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж состовляет 2–3 процента от объёма магазина. Общероссийская статистика по устранению урона не ведётся, так как оптовики используют решенья разнородных вендоров.

Видеоаналитика разворовывается ритейлерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис оплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные предоплаты и сможет находить номер его скидочной карты.

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у структур видеоаналитики существуют два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом универмаге у особняка установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года затрата подписки на сервисы распознавания лиц различалась 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 долл рублей. Дополнительно высчитывается цена хранения биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период супермаркет посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.


Затраты государства на системтраницы распознания лиц измеряются полусотнями триллионов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов распознания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.


Для работы системы необходима и трудоёмкая 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 проблемма – правомерность внедрения техники запоминания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привяжются к личному коду – фамилии и имени.

Оставьте свой комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *