Как видеоаналитика помогает высмотреть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоса и тыльной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что лицемерят сами руководители надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя позиционировала лишь биометрия, которая помогает искать насильников и пропавших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала дознаватели опробовали зарубежное проприетарное обеспечение: электронная технология анализа голоса, созданная создателями в свойстве вспомогательного инструмента для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту называют лицевым излучателем лжи, сопоставляла изнаночную экспрессию. Такая методика оценки объективности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, резюмировала заведующая завкафедрой судебных экспертиз и криминологии Российского пединститута правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при разбирательстве совершений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или уверится в искренности слов подозреваемого.
«Последствия ошибочного решения в криминологии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в здание при провозном режиме. Существует большая нужда в культурологических исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие институциональные системы», – читали в научной статье спецы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключенье из правил. Для расследования убийств полисмены и дознаватели чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы натурального интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают милиционерам жандармерии по аудиозаписям с камер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в розыск по подозрению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс сохранения внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску помогает милиционерам в выявлении подозреваемых в узком спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при умышленном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в различие от анализа отпечатков пальцев и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно искажены из-за природного старения человека, пластичных операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, длают высокопрочные изображения, поэтому точно распознают лица и соотносят их с территориями разыскиваемых – грабителей и исчезнувших без вести. Если совпадение найдено, то полисмены получают уведомление.
В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по числу камер (13,5 млн) входит в двойку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная структура видеонаблюдения. Камеры отслеживают работу субподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, результат обустройства и тому подобное) и ситуацию в обществёных местах. Например, благодаря умным камерам на корты не пускают необузданных фанатов, внесённых регбийными клублями в чёрный список, а в автотранспорте отыскивают пассажиров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сослуживцев спускался по эскалатору 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 дисплее высветились фотография активиста с камеры запоминания лиц в аванзале «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя оперативника и прочие архиважные данные в системтранице указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проводил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств активиста отпустили.
Также в период пандемии телекамеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые вылечивались от коронавируса на дому, но интенсивное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска блюстителей карантина использовавались данные из дополнения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток использование естественного интелекта и интерактивного зрения ставят и розничные структуры. Чаще всего умные камеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных воришек (шоплифтеров).
По характеристике разработчика системтраницы кодирования лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два параметра той же оптовой сети, а 20 процентентов – свыше трёх магазинов.
В России технологии ИИ и электронного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин сможет вновь посетить магазин, но милиционеры охраны исходатайствуют на смартфоны, коммуникаторы или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным американских компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы распознавания лиц и решенье «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось предотвратить кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда система обнаружила почти 65 сотен человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению ущерба не ведётся, так как оптовики применяют решенья неодинаковых вендоров.
Видеоаналитика используется дискаунтерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис оплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному клиенту личные надбавки и сможет находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у структур видеоаналитики наличествуют два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом универмаге у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года затрата 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 такой подписки обойдётся в 1,2–3 млн рублей. Дополнительно засчитывается себестоимость хранилища антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период супермаркет посещает около 500 сотен замечательных клиентов.
Затраты государства на системы различения лиц оцениваются тысячами миллиардов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для деятельности системтраницы необходима и затратная техника. Московская мэрия в декабре 2020 года о замыслах приобрести аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция заказала техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – законность внедрения технологии распознавания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с телекамер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.