Как видеоаналитика помогает углядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью технологий анализа голоса и изнаночной экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что лукавят сами милиционеры надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя снискала лишь биометрия, которая помогает разыскивать насильников и исчезнувших без вести людей.
Искусственный разум ещё не приговор
При допросе Фургала прокуроры применили зарубежное проприетарное обеспечение: интерактивная нанотехнология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве распределительного инструментария для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту величают лицевым сканнером лжи, сопоставляла челюстную экспрессию. Такая методология оценки объективности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных медэкспертиз и криминалистики Российского факультета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или уверится в правдивости словечек подозреваемого.
«Последствия правильного решения в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в помещение при пропускном режиме. Существует большая нужда в социологических исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – сочиняли в научной статье учёные Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единствёное исключение из правил. Для следствия злодеяний полицейские и следователи чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы натурального интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают работникам милиции по видеозаписям с камер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по подозрению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ усложняет процесс сохранения внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голосу помогает полицейским в выявлении подозреваемых в широченном спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, системтраница Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при явном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа слепков отпечатков и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут существовать существенно искажены из-за искусственного старения человека, косметологических операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, длают низкокачественные изображения, поэтому точно распознают лица и соотносят их с базами разыскиваемых – злоумышленников и исчезнувших без вести. Если совпадение найдено, то милиционеры получают уведомление.
В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по колличеству камер (13,5 млн) входит в двойку лидеров, занимая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная структура видеонаблюдения. Камеры отслеживают работу подрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря сообразительным телекамерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клубами в чёрный список, а в транспорте отыскивают пассажиров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились впечатленьями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев взбирался по троллейбусу на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё побуждение он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились снимка комсомольца с телекамеры распознавания лиц в холле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номерок дела, имя следователя и прочие важные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» спецназовцы присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут слушаний комсомольца отпустили.
Также в период пандемии видеокамеры помогли столичным полисменам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но продолжительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний взнос штрафа состовлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение естественного интеллекта и электронного зрения ставят и розничные структуры. Чаще всего мудрые камеры используются в сфере ретейла для оповещения краж и поимки магазинных воришек (шоплифтеров).
По оценке разработчика системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два обьекта той же оптовой сети, а 20 процентов – свыше трёх магазинов.
В России биотехнологии ИИ и электронного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в инфраструктуру неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь сетить магазин, но руководители охраны получат на смартфоны, планшетники или принтер push-уведомления о госте и пристально поздравят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным росийских корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и постановление «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) увенчалось спровоцировать кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 млн рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж превышает 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по устранению ущербля не ведётся, так как производители используют постановления разных вендоров.
Видеоаналитика применяется оптовиками и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» фотохостинг выплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному клиенту личные скидки и покумекает находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у систем видеоаналитики располагают два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом магазинчике у особняка установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена подписки на сервисы распознавания лиц различалась 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 засчитывается затрата хранения дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период универмаг посещает около 500 сотен редчайших клиентов.
Затраты государства на системы распознавания лиц исчисляются полсотнями миллиардов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов распознавания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 долл рублей.
Для работы системы нужна и затратная техника. Московская горадминистрация в ноябре 2020 года о замыслах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила электроники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – обоснованность применения техники распознавания лиц, отмечают юристы. Федеральный законут «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.