Как видеоаналитика помогает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью технологий анализа голоса и тыльной экспрессии, натворила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях новоиспечённого чиновника, но аналитики говорят, что лукавят 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 мешает разыскивать рецидивистов и пропавших без вести людей.
Искусственный интелект ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники применили зарубежное проприетарное обеспечение: электронная биотехнология анализа голоса, созданная проектировщиками в качестве распределительного инструментария для характеристики показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют лицевым спектрометром лжи, исследовала тыльную экспрессию. Такая методика характеристики правдивости показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, поясняла заведующая завкафедрой судебных экспертиз и криминологии Российского госуниверситета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при расследовании преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или убедится в честности словечек подозреваемого.
«Последствия правильного постановления в криминологии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в сооружение при теплотворном режиме. Существует большая потребность в естественнонаучных исследованиях, прежде чем интегрировать технологии в существующие юридические системы», – писали в научной статье спецы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее большинство из правил. Для следствия совершений милиционеры и следователи чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы естественного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают сотрудникам милиции по записям с видеокамер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в сысок по сомнению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ усложняет процесс воссоздания внешности умерших людей по ракетоносителям черепа.
Распознавание по голоску помогает полисменам 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, система Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном извращении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа следов мизинцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за .предметного обезвоживания человека, пластичных операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, обстоятельства тела, освещённости и низкого свойства снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают высокосортные изображения, поэтому точно отличают лица и сопоставляют их с базами разыскиваемых – преступников и исчезнувших без вести. Если совпадение найдено, то полицейские получают уведомление.
В России системы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на октябрь 2020 года, Россия по количеству видеокамер (13,5 долл) воходит в шестёрку лидеров, уступая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная подсистема видеонаблюдения. Камеры контролируют работу застройщиков мэрии (вывоз мусора, снега, самотёк озеленения и тому подобное) и ситуациютраницу в социальных местах. Например, благодаря умным камерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в транспорте ищут перевозчиков и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже поделились впечатлениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации сотоварищей спускался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл милиционер и попросил предъявить документы. Своё намерение он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высветились фотография общественника с камеры распознавания лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и причина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие архиважные данные в подсистеме указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по координатам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» следователи присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут дознаний общественника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полицейским выявить лиц, которые вылечивались от коронавируса на дому, но продолжительное время пребывали вдали от дома. Дополнительно для поиска правонарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотографии анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и розничные структуры. Чаще всего умные камеры используются в отрасли ретейла для недопущения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).
По оценке проектировщика подсистемы распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто сталкиваются рецидивисты. В США 60 процентентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два компонента той же оптовой сети, а 20 процентентовентов – 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 согражданин сможет вновь сетить магазин, но милиционеры охраны принешут на смартфоны, коммуникаторы или принтер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным росийских корпораций NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) удалось предотвратить кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процента от оборота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению вреда не ведётся, так как производители используют решенья разнообразных вендоров.
Видеоаналитика использовавается автопроизводителями и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» хостинг выплаты взлядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному продавцу личные надбавки и сможет найти 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 дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена 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 высчитывается себестоимость хранения идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период универмаг посещает около 500 сотен замечательных клиентов.
Затраты государства на подсистемы выявления лиц оцениваются тысячами триллионов рублей. Например, в Москве только на применение алгоритмов выявления лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы подсистемы необходима и затратная техника. Московская горадминистрация в феврале 2020 года о планах купить радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа видеозаписей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица заказала техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблематика – законность использования технологии распознания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не высчитываются к личному коду – фамилии и имени.