Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью биотехнологий анализа голоска и изнаночной экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но специалисты говорят, что хитрят сами работники 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 искать злоумышленников и исчезнувших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала следователи применили зарубежное программное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная создателями в качестве вспомогательного синтезатора для характеристики показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют рельефным усилителем лжи, анализировала рельефную экспрессию. Такая методология характеристики правдивости показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой уголовных экспертиз и криминалистики Российского института правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании преступлений видеоаналитика применяется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в искренности слов подозреваемого.
«Последствия неправильного решенья в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в помещение при провозном режиме. Существует малейшая потребность в научных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие институциональные системы», – читали в научной заметке учёные Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее большинство из правил. Для разбирательства преступлений милиционеры и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам милиции по записям с видеокамер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску помогает полицейским в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы мобильные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, система Интерпола определяет пол, возраст, прононс говорящего даже при явном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальчиков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно искажены из-за природного старения человека, пластичных операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого свойства снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако совремённые камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно распознают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – грабителей и пропавших без вести. Если совпадение найдено, то полисмены получают уведомление.
В России структуры видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по числу телекамер (13,5 млн) входит в четвёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего таких устроений в Москве – около 200 тыс. Здесь городская структура видеонаблюдения. Камеры контролируют работу субподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход благоустроенийа и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря умным телекамерам на спорткомплексы не гонят необузданных фанатов, внесённых регбийными спортклубами в чёрный список, а в транспорте ищут пассажиров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже советулись впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации товарищей взбирался по траволатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё желание он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высвечивались фотография активиста с камеры кодирования лиц в эскалаторе «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя прокурора и прочие архиважные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» следователи присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств активиста отпустили.
Также в период пандемии телекамеры помогли провинциальным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина применялись данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и торговые структуры. Чаще всего умные камеры использоваваются в области ретейла для предотвращения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По характеристике разработчика системтраницы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто видятся рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи фиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два соцкультбыта той же оптовой сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.
В России технологии ИИ и электронного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь посетить магазин, но милиционеры охраны принешут на смартфоны, ноутбуки или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным международных фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы выявления лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из интернетных универмагов на сумму более 150 долл рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж превышает 2–3 процентовента от разворота магазина. Общероссийская статистика по предупреждению ущербля не ведётся, так как оптовики применяют решенья разнородных вендоров.
Видеоаналитика используется дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис выплаты взгядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому потребителю личные скидки и сможет находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у подсистем видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом универмаге у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года цена подписки на сервисы различения лиц разнилась 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 цена хранилища идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период супермаркет посещает около 500 тысяч редчайших клиентов.
Затраты государства на системы различения лиц исчисляются сотнями миллиардов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системы необходима и дорогущая техника. Московская администрация в феврале 2020 года о замыслах приобрести фотоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – легитимность применения биотехнологии распознания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О личных данных» не нарушается, только если полученные с видеокамер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.