Как видеоаналитика мешает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью нанотехнологий анализа голоска и тыльной экспрессии, наделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что лицемерят сами руководители надзорных органов, использующие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя зарекомендовала лишь биометрия, которая помогает отыскивать грабителей и пропавших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала дознаватели применили зарубежное аппаратное обеспечение: электронная техника анализа голоса, созданная создателями в качестве вспомогательного инструментария для характеристики показаний, различала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют челюстным датчиком лжи, анализировала лицевую экспрессию. Такая методология характеристики подлинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, озвучивала заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминологии Российского госуниверситета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при разбирательстве преступлений видеоаналитика использовавается 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 сооружение при пропускном режиме. Существует большая потребность в методологических исследованиях, прежде чем интегрировать нанотехнологии в существующие нормативные системы», – печатали в научной статье спецы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное большинство из правил. Для разбирательства преступлений милиционеры и дознаватели чаще используют видеоаналитику и алгоритмы натурального интеллекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают работникам полиции по записям с видеокамер классифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по опасению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ упрощает механизм воссоздания внешности умерших людей по фильтратам черепа.
Распознавание по голосу помогает полицейским в выявлении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска грабителей людей, террористов. Для анализа годятся мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола устанавливает пол, возраст, акцент дрессированного даже при умышленном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа оттисков пальцев и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска можетесть быть существенно цензурированы из-за искусственного старения человека, пластичных операций, макияжа, вымогательства алкоголем и наркотиками, положенья тела, освещённости и высокого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.
Однако новейшие камеры, как правило, делают высококачественные изображения, поэтому точно распознают лица и отождествляют их с базами разыскиваемых – преступников и исчезнувших без вести. Если сопоставление найдено, то милиционеры получают уведомление.
В России системтраницы видеоаналитики и ИИ широко используются в Москве.
По данным TelecomDaily на ноябрь 2020 года, Россия по числу камер (13,5 долл) воходит в четвёрку лидеров, превосходя лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь поселковая структура видеонаблюдения. Камеры отслеживают работу заказчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и обстановку в политических местах. Например, благодаря умным камерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в транспорте отыскивают пассажиров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже обменялись впечатлениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы товарищей поднимался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл милиционер и попросил предъявить документы. Своё желание он объяснил тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На мониторе высветились фотография активиста с камеры распознавания лиц в вестибюле «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя оперативника и прочие существенные данные в подсистеме 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 эпизоотии видеокамеры помогли столичным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но интенсивное время обретались вдали от дома. Дополнительно для поиска возмутителей карантина применялись 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 поток использование искусственного разума и интерактивного зрения ставят и предпринимательские структуры. Чаще всего начитанные видеокамеры разворишекываются в отрасли ретейла для предупреждения краж и поимки магазинных воришек (шоплифтеров).
По оценке создателя подсистемы запоминания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто видятся рецидивисты. В США 60 процентентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с криминальными намерениями как минимум два объекта той же оптовой сети, а 20 процентентовентов – 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 согражданин покумекает вновь посетить магазин, но руководители охраны получат на смартфоны, смартфоны или комп push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным американских компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих структуры распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не раскрывают) сумело предотвратить кражи из интернетных универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 сотен человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж состовляет 2–3 процента от объёма магазина. Общероссийская статистика по предотвращению ущербля не ведётся, так как автопроизводители применяют решенья разнородных вендоров.
Видеоаналитика разворовывается автопроизводителями и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис выплаты взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому клиенту личные скидки и покумекает найти номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у структур видеоаналитики располагают два недостатка. Главный из них – себесебестоимость решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетиотрети из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года себесебестоимость подписки на сервисы запоминания лиц различалась 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 оценивается цена хранилища антропометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.
Затраты государства на подсистемы распознания лиц оцениваются тысячами миллиардов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов распознания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системтраницы нужна и затратная техника. Московская мэрия в марте 2020 года о планах купить аппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. телекамер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица заказала техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – законность внедрения нанотехнологии распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О персональных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.