Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью технологий анализа голоска и лицевой экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что лукавят 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 разыскивать преступников и исчезнувших без вести людей.
Искусственный разум ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники применили зарубежное проприетарное обеспечение: интерактивная биотехнология анализа голоса, созданная проектировщиками в качестве специального инструментария для характеристики показаний, опознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют тыльным сканнером лжи, изучала лицевую экспрессию. Такая методология характеристики подлинности показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой уголовных экспертиз и юриспруденции Российского института правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при следствии убийств видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или удостоверится в достоверности слов подозреваемого.
«Последствия ошибочного постановления в психиатрии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при провозном режиме. Существует большая нужда в культурологических исследованиях, прежде чем интегрировать нанотехнологии в существующие юридические системы», – писали в научной статье профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключенье из правил. Для разбирательства злодеяний полицейские и оперативники чаще используют видеоаналитику и алгоритмы натурального разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают руководителям милиции по видеозаписям с камер классифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по опасению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ усложняет процесс воссоздания внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голосу помогает милиционерам в обнаружении подозреваемых в широчайшем диапазоне 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 определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков пальчиков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска могут быть существенно цензурированы из-за естественного старения человека, косметологических операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.
Однако новейшие камеры, как правило, длают низкокачественные изображения, поэтому точно различают лица и интерпретируют их с территориями разыскиваемых – грабителей и пропавших без вести. Если расхождение найдено, то полицейские получают уведомление.
В России системы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 долл) входит в двойку лидеров, превосходя лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь городская системтраница видеонаблюдения. Камеры контролируют работу застройщиков администрации (вывоз мусора, снега, ход озеленения и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря умным камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых баскетбольными клубами в чёрный список, а в транспорте разыскивают перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сотоварищей поднимался по вестибюлю на станции метро «Спортивная». К нему приблизился полисмен и попросил предъявить документы. Своё побуждение он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились фотокарточка правозащитника с камеры распознавания лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие важнейшие данные в подсистеме указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по координатам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько секунд разбирательств правозащитника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полисменам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но долгое время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать снимки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На потокай применение искусственного интеллекта и электронного зрения ставят и некоммерческие структуры. Чаще всего сообразительные телекамеры применяются в сфере ретейла для недопущения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).
По оценке проектировщика системы распознания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два объекта той же розничной сети, а 20 процентентов – свыше трёх магазинов.
В России техники ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь сетить магазин, но руководители охраны принешут на смартфоны, ноутбуки или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным украинских компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы распознавания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) увенчалось предотвратить кражи из интернетных универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж состовляет 2–3 процентента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предупреждению урона не ведётся, так как ритейлеры используют решенья разных вендоров.
Видеоаналитика используется оптовиками и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис выплаты взлядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому продавцу личные скидки и покумекает находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у структур видеоаналитики имеваются два недостатка. Главный из них – себецена решений. В каждом магазинчике у домика установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По опьянению на начало 2020 года себецена подписки на сервисы распознавания лиц разнилась 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 высчитывается 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 уникальных клиентов.
Затраты государства на системы выявления лиц исчисляются тысячами миллиардов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов выявления лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системтраницы необходима и дорогущая техника. Московская горадминистрация в марте 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 – легитимность применения технологии распознавания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не высчитываются к личному коду – фамилии и имени.
