Как видеоаналитика помогает углядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоса и лицевой экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что смущаются сами работники надзорных органов, использующие 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 исчезнувших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При обыске Фургала оперативники применили зарубежное проприетарное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве второстепенного инструмента для оценки показаний, угадывала интонации, а по видео программа, которую в быту величают рельефным спектрометром лжи, осмысливала изнаночную экспрессию. Такая методология оценки правдивости 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 юриспруденции Российского института правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании совершений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или уверится в достоверности словечек подозреваемого.
«Последствия неправильного решенья в криминологии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в сертификате по биометрии в сооружение при провозном режиме. Существует большая нужда в естественнонаучных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие институциональные системы», – писали в научной статье учёные Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с обыском Сергея Фургала – это единствёное большинство из правил. Для следствия преступлений полицейские и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам полиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в сысок по опасению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает механизм воссоздания наружности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голосу помогает полисменам в обнаружении подозреваемых в узком спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, система Интерпола определяет пол, возраст, упор говорящего даже при умышленном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа следов пальчиков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска могут существовать существенно искажены из-за естественного старения человека, косметологических операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно распознают лица и осмысливают их с базами разыскиваемых – рецидивистов и исчезнувших без вести. Если несовпадение найдено, то полисмены дают уведомление.
В России структуры видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на январь 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 долл) воходит в пятёрку лидеров, уступая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют работу генподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, результат обустройства и тому подобное) и обстановку в политических местах. Например, благодаря начитанным видеокамерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клублями 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 сотоварищей спускался по вестибюлю на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На мониторе высветились фотография правозащитника с видеокамеры распознавания лиц в аванзале «Спортивной», его адресные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя дознавателя и прочие важнейшие данные в системтранице указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель миновал по ориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств правозащитника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полицейским выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска правонарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени делать фотокарточки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и небанковские структуры. Чаще всего мудрые телекамеры использоваваются в сфере ретейла для предотвращения краж и облавы магазинных воришек (шоплифтеров).
По оценке разработчика структуры запоминания 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 собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в инфраструктуру неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь посетить магазин, но милиционеры охраны принешут на смартфоны, коммуникаторы или комп push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным украинских корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры запоминания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 млн рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 десяток человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процентовента от разворота магазина. Общероссийская статистика по устранению ущербля не ведётся, так как ритейлеры используют решения неодинаковых вендоров.
Видеоаналитика используется оптовиками и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис выплаты взглядом на сберкассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому клиенту личные наценки и сможет находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у структур видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом универмаге у домика установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 универмагов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года цена подписки на хостинги запоминания 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 долл рублей. Дополнительно указывается цена хранения биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 десяток уникальных клиентов.
Затраты государства на подсистемы распознания лиц измеряются полсотнями полмиллионов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов распознания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 долл рублей.
Для работы системы нужна и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах купить аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа видеозаписей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица закупила техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – обоснованность применения технологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О индивидуальных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не высчитываются к личному коду – фамилии и имени.
