Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью нанотехнологий анализа голоска и рельефной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что лукавят сами сотрудники надзорных органов, использующие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя позиционировала лишь биометрия, которая помогает разыскивать грабителей и пропавших без вести людей.
Искусственный разум ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники применили зарубежное програмное обеспечение: интерактивная нанотехнология анализа голоса, созданная разработчиками в качестве второстепенного инструмента для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту величают тыльным усилителем лжи, осмысливала рельефную экспрессию. Такая методика оценки подлинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных медэкспертиз и психиатрии Российского пединститута судопроизводства Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при дознании преступлений видеоаналитика использовавается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в достоверности слов подозреваемого.
«Последствия правильного решенья в криминалистике гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в доступе по биометрии в здание при пропускном режиме. Существует большая потребность в научных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие правоприменительные системы», – сочиняли в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключенье из правил. Для разбирательства преступлений милиционеры и дознаватели чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают сотрудникам милиции по записям с камер классифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в сысок по обвинению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает механизм восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску помогает полицейским в обнаружении подозреваемых в узком 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 устанавливает пол, возраст, акцент дрессированного даже при намеренном извращении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальцев и ДНК, более сложная процедура. Результаты поиска могут существовать существенно искажены из-за природного усыхания человека, косметических операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, высказанных телекамерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают качественные изображения, поэтому точно отличают лица и соотносят их с территориями разыскиваемых – преступников и пропавших без вести. Если совпадение найдено, то милиционеры дают уведомление.
В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по количеству камер (13,5 долл) воходит в тройку лидеров, занимая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь поселковая системтраница видеонаблюдения. Камеры регулируют работу застройщиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход обустройства и тому подобное) и ситуацию в обществёных местах. Например, благодаря сообразительным камерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клубами в чёрный список, а в транспорте ищут перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже обменялись впечатлениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сослуживцев поднимался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё намерение он разъяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На телеэкране высветились снимка активиста с камеры различения лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номерок дела, имя оперативника и прочие архиважные данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» следователи присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут слушаний активиста отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полисменам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска блюстителей карантина использовались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени длать фотокарточки анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток внедрение искусственного интелекта и интерактивного зрения ставят и некоммерческие структуры. Чаще всего умные телекамеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По оценке создателя системы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто сталкиваются рецидивисты. В США 60 процентовентов воров, совершённые которыми кражи фиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два предмета той же розничной сети, а 20 процентовентов – свыше трёх магазинов.
В России биотехнологии ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь сетить магазин, но работники охраны исходатайствуют на смартфоны, нетбуки или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным полиэтнических корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры выявления лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) сумело предотвратить кражи из сетевых супермаркетов на сумму более 150 млн рублей. Тогда структура обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж превышает 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению ущербля не ведётся, так как оптовики применяют постановления разнородных вендоров.
Видеоаналитика использовавается автопроизводителями и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис оплаты 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 системтраниц видеоаналитики наличествуют два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года цена подписки на фотохостинги распознавания лиц различалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации фирмы ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 долл рублей. Дополнительно оценивается цена складирования идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 десяток редчайших клиентов.
Затраты государства на системы запоминания лиц исчисляются десятками рублей рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов запоминания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системы нужна и затратная техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о планах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция закупила техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная задача – обоснованность внедрения технологии кодирования 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.