Знать в лицо

Как видеоаналитика помогает углядеть преступников

Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью нанотехнологий анализа голоса и лицевой экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но специалисты говорят, что смущаются 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 грабителей и пропавших без вести людей.

Искусственный разум ещё не приговор

При допросе Фургала следователи применили зарубежное програмное обеспечение: интерактивная техника анализа голоса, созданная создателями в качестве распределительного инструмента для характеристики показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют челюстным спектрометром лжи, осмысливала рельефную экспрессию. Такая методика характеристики подлинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, коментировала заведующая кафедрой судебных медэкспертиз и психиатрии Российского университета правосудия Татьяна Моисеева.


Действительно, сегодня при следствии преступлений видеоаналитика разворовывается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в добросовестности слов подозреваемого.


«Последствия ошибочного решения в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в здание при теплотворном режиме. Существует большая потребность в мультидисциплинарных исследованиях, прежде чем интегрировать нанотехнологии в существующие юридические системы», – писали в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).

Большой Брат – полицейский

Ситуация с обыском Сергея Фургала – это единственное большинство из правил. Для разбирательства преступлений полицейские и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают руководителям полиции по аудиозаписям с камер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс сохранения внешности умерших людей по остаткам черепа.

Распознавание по голоску помогает милиционерам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска злоумышленников людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы мобильные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном извращении голоса.

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

Распознавание лиц, в различие от анализа слепков пальцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска могут существовать существенно цензурированы из-за естественного старения человека, пластичных операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого свойства снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.

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

В России системы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.


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


Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная системтраница видеонаблюдения. Камеры регулируют работу подрядчиков горадминистрации (ввоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря начитанным камерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых баскетбольными клубами в чёрный список, а в транспорте отыскивают авиапассажиров и подозреваемых в преступлениях.

Некоторые военнослужащие уже поделились впечатлениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации товарищей спускался по лифту на стации метро «Спортивная». К нему приблизился полисмен и попросил предъявить документы. Своё желание он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились фотография общественника с камеры выявления лиц в эскалаторе «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие архиважные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут дознаний общественника отпустили.

Также в период пандемии видеокамеры взмолились столичным полисменам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска правонарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени длать фотографии анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.

Большой Брат – ретейлер

На поток внедрение искусственного интелекта и электронного зрения ставят и предпринимательские структуры. Чаще всего умные камеры используются в отрасли ретейла для недопущения краж и облавы магазинных жуликов (шоплифтеров).

По оценке создателя системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто сталкиваются рецидивисты. В США 60 процентентовентов воров, совершённые которыми кражи фиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентентовентов – свыше трёх магазинов.

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

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

По данным полиэтнических фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы запоминания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось предотвратить 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 оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению ущербля не ведётся, так как дискаунтеры применяют решенья разных вендоров.

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

Слишком дорого и не всегда законно

Однако у подсистем видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – себесебестоимость решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года себесебестоимость подписки на сервисы различения 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 млн рублей. Дополнительно указывается себестоимость складирования антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 тысяч редчайших клиентов.


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


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

Вторая серьёзная задача – законность внедрения биотехнологии кодирования лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.

Оставьте свой комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *