Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью биотехнологий анализа голоска и изнаночной экспрессии, наделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что лгут сами руководители надзорных органов, применяющие технологии, деятельность которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает отыскивать злоумышленников и пропавших без вести людей.
Искусственный интелект ещё не приговор
При допросе Фургала следователи применили зарубежное аппаратное обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве линейного синтезатора для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют тыльным излучателем лжи, исследовала тыльную экспрессию. Такая методика оценки правдоподобности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, поясняла заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского института судопроизводства Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при следствии преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в правдивости слов подозреваемого.
«Последствия правильного постановления в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в сертификате по биометрии в помещение при пропускном режиме. Существует значительная потребность в естественнонаучных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – читали в научной статье профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с обыском Сергея Фургала – это единствёное большинство из правил. Для дознания преступлений полицейские и прокуроры чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам жандармерии по записям с камер классифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по подозрению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс сохранения внешности умерших людей по ракетоносителям черепа.
Распознавание по голосу помогает полисменам в выявлении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи 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 слепков пальцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за .предметного увядания человека, пластичных операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положенья тела, освещённости и высокого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно отличают лица и отождествляют их с инфраструктурами разыскиваемых – насильников и пропавших без вести. Если совпадение найдено, то полисмены дают уведомление.
В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по колличеству камер (13,5 долл) воходит в тройку лидеров, уступая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная структура видеонаблюдения. Камеры контролируют деятельность генподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, результат озеленения и тому подобное) и ситуацию в политических местах. Например, благодаря мудрым камерам на спорткомплексы не гонят необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в автотранспорте разыскивают перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились ощущениями 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 желание он разъяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились снимка общественника с камеры выявления лиц в холле «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя оперативника и прочие архиважные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проводил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» милиционеры присвоили ему ошибочно. Спустя несколько секунд разбирательств общественника отпустили.
Также в период пандемии видеокамеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени длать фотографии анфас. Средний взнос штрафа превышал 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и небанковские структуры. Чаще всего умные камеры используются в сфере ретейла для оповещения краж и облавы магазинных грабителей (шоплифтеров).
По характеристике создателя системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентовентов – свыше трёх магазинов.
В России техники ИИ и интерактивного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в территорию неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь навестить магазин, но милиционеры охраны принешут на смартфоны, нетбуки или микрокомпьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным росийских фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих системы различения лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) увенчалось спровоцировать кражи из интернетных магазинчиков на сумму более 150 млн рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению ущерба не ведётся, так как автопроизводители используют решения разнородных вендоров.
Видеоаналитика используется производителями и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» хостинг оплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные скидки и покумекает найти номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у системтраниц видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом супермаркете у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года затрата подписки на сервисы выявления лиц различалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации компании ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно учитывается затрата складирования дактилоскопических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.
Затраты государства на подсистемы запоминания лиц оцениваются тысячами миллионов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов запоминания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы структуры необходима и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о замыслах приобрести радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила технологии на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – законность применения техники распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.
