Как видеоаналитика мешает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоска и челюстной экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но специалисты говорят, что лукавят сами работники 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 преступников и пропавших без вести людей.
Искусственный интелект ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники опробовали зарубежное аппаратное обеспечение: электронная техника анализа голоса, созданная проектировщиками в качестве распределительного инструмента для оценки показаний, опознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют изнаночным анализатором лжи, изучала тыльную экспрессию. Такая методика оценки объективности показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, резюмировала заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского института правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании убийств видеоаналитика применяется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или удостоверится в правдивости словечек подозреваемого.
«Последствия неправильного решения в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при пропускном режиме. Существует малейшая потребность в культурологических исследованиях, прежде чем интегрировать нанотехнологии в существующие правоприменительные системы», – читали в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное исключенье из правил. Для расследования совершений полицейские и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам жандармерии по аудиозаписям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по обвинению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ упрощает механизм восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голосу помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, записи в мессенджерах и так далее. К примеру, подсистема Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальчиков и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за .предметного старения человека, косметических операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и высокого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.
Однако совремённые камеры, как правило, делают высокоэффективные изображения, поэтому точно распознают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – рецидивистов и исчезнувших без вести. Если расхождение найдено, то милиционеры получают уведомление.
В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко применяются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по колличеству камер (13,5 млн) воходит в четвёрку лидеров, занимая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего каких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь городская система видеонаблюдения. Камеры регулируют работу субподрядчиков горадминистрации (вывоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря умным видеокамерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в автотранспорте ищут контролёров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже советулись впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев спускался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё желание он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высветились фотография активиста с камеры распознавания лиц в аванзале «Спортивной», его адресные данные, имя и первопричина для уголовного розыска. Однако номер дела, имя дознавателя и прочие важные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» милиционеры присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств активиста отпустили.
Также в период эпизоотии камеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые вылечивались от коронавируса на дому, но продолжительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа 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 внедрение искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и торговые структуры. Чаще всего умные камеры используются в области ретейла для предостережения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По оценке разработчика подсистемы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто видятся рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными побуждениями как минимум два объекта той же розничной сети, а 20 процентов – 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 гражданин покумекает вновь посетить магазин, но милиционеры охраны принешут на смартфоны, смартфоны или ноут push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным росийских фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих системы распознавания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось предотвратить кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 долл рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению вреда не ведётся, так как автопроизводители применяют решения разных вендоров.
Видеоаналитика используется ритейлерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» фотохостинг платы взлядом на сберкассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному покупателю личные скидки и покумекает находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у системтраниц видеоаналитики наличествуют два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена подписки на сервисы запоминания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации фирмы ORBL, месяц какой подписки обойдётся в 1,2–3 долл рублей. Дополнительно засчитывается затрата хранения биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период универмаг посещает около 500 десяток замечательных клиентов.
Затраты государства на подсистемы выявления лиц исчисляются тысячами миллиардов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов выявления лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 долл рублей.
Для работы системы необходима и трудоёмкая техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – законность использования технологии различения лиц, подчёркивают юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.