Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоска и лицевой экспрессии, наговорила 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 снискала лишь биометрия, которая помогает разыскивать преступников и пропавших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники применили зарубежное пользовательское обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная создателями в качестве специального инструментария для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют изнаночным анализатором лжи, осмысливала челюстную экспрессию. Такая методология оценки истинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, откомментировала заведующая завкафедрой судебных медэкспертиз и юриспруденции Российского университета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании преступлений видеоаналитика использовавается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в правдивости слов подозреваемого.
«Последствия неправильного решенья в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в помещение при пропускном режиме. Существует большая потребность в методологических исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – читали в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключение из правил. Для расследования злодеяний милиционеры и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интелекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам милиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ упрощает механизм сохранения внешности 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 телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, подсистема Интерпола определяет пол, возраст, прононс говорящего даже при умышленном извращении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в различие от анализа отпечатков пальцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно цензурированы из-за искусственного обезвоживания человека, пластичных операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, созданных телекамерами видеонаблюдения.
Однако совремённые камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно распознают лица и уясняют их с инфраструктурами разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если совпадение найдено, то полисмены получают уведомление.
В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко разворовываются в Москве.
По данным TelecomDaily на январь 2020 года, Россия по количеству видеокамер (13,5 млн) воходит в пятёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют работу заказчиков администрации (вывоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуацию в обществёных местах. Например, благодаря умным камерам на спорткомплексы не гонят необузданных фанатов, внесённых регбийными клублями в чёрный список, а в автотранспорте ищут безбилетников и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в компании сотоварищей спускался по вестибюлю на станции метро «Спортивная». К нему приблизился милиционер и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились фотография правозащитника с камеры распознавания лиц в эскалаторе «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номерок дела, имя дознавателя и прочие существенные данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель миновал по дезориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут расследований правозащитника отпустили.
Также в период пандемии камеры помогли столичным милиционерам выявить лиц, которые вылечивались от коронавируса на дому, но продолжительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей гриппа применялись данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток использование искусственного разума и электронного зрения ставят и комерческие структуры. Чаще всего сообразительные видеокамеры размошенниковываются в сфере ретейла для предупреждения краж и поимки магазинных мошенников (шоплифтеров).
По оценке разработчика подсистемы запоминания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто видятся рецидивисты. В США 60 процентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намереньями как минимум два параметра той же розничной сети, а 20 процентов – 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 принешут на смартфоны, планшетники или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным американских компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих системы запоминания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 долл рублей. Тогда система обнаружила почти 65 сотен человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж состовляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению урона не ведётся, так как дискаунтеры применяют решенья разных вендоров.
Видеоаналитика применяется оптовиками и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис платы взлядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому клиенту личные скидки и покумекает найти номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у систем видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом универмаге у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года цена подписки на сервисы распознавания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации корпорации ORBL, месяц какой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно предусматривается затрата хранения антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период универмаг посещает около 500 тысяч замечательных клиентов.
Затраты государства на структуры кодирования лиц оцениваются десятками миллионов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов кодирования лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системтраницы необходима и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа аудиозаписей со 175 тыс. видеокамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица заказала техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблематика – обоснованность внедрения технологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный законут «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.