Как видеоаналитика помогает углядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала опросили с помощью технологий анализа голоса и челюстной 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 проявила лишь биометрия, которая помогает искать рецидивистов и пропавших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала дознаватели применили зарубежное програмное обеспечение: интерактивная технология анализа голоса, созданная разработчиками в свойстве вспомогательного синтезатора для оценки показаний, угадывала интонации, а по видео программа, которую в быту называют лицевым анализатором лжи, исследовала рельефную экспрессию. Такая методология оценки истинности показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, поясняла заведующая кафедрой судебных экспертиз и психиатрии Российского университета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при разбирательстве правонарушений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в правдивости словечек подозреваемого.
«Последствия правильного постановления в юриспруденции гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в помещение при пропускном режиме. Существует большая потребность в научных исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие нормативные системы», – сочиняли в научной статье эксперты Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное исключение из правил. Для разбирательства преступлений полицейские и следователи чаще применяют видеоаналитику и алгоритмы натурального разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают руководителям полиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ упрощает процесс восстановления наружности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску помогает полицейским в выявлении подозреваемых в широченном спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска угонщиков людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, структура Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков отпечатков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за естественного омоложения человека, косметологических операций, макияжа, мошенничества алкоголем и наркотиками, положения тела, освещённости и низкого качества снимков, высказанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают высокоэффективные изображения, поэтому точно распознают лица и интерпретируют их с базами разыскиваемых – грабителей и исчезнувших без вести. Если расхождение найдено, то полицейские получают уведомление.
В России системы видеоаналитики и ИИ широко использоваваются в Москве.
По данным TelecomDaily на январь 2020 года, Россия по колличеству камер (13,5 долл) воходит в тройку лидеров, уступая лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь областная система видеонаблюдения. Камеры контролируют деятельность заказчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход озеленения и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря мудрым камерам на корты не гонят необузданных фанатов, внесённых регбийными клубами в чёрный список, а в транспорте ищут безбилетников и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые граждане уже обменялись впечатлениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в компании сослуживцев спускался по турникету на станции метро «Спортивная». К нему приблизился полицейский и попросил предъявить документы. Своё намеренье он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, прислало уведомление. На экране высвечивались фотография общественника с телекамеры различения лиц в эскалаторе «Спортивной», его адресные данные, имя и причина для уголовного розыска. Однако номер дела, имя оперативника и прочие значимые данные в подсистеме указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель пролетал по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут разбирательств общественника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились столичным полисменам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но длительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска нарушителей карантина использовались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое требовало от больного время от времени делать фотокарточки анфас. Средний объём штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток использование искусственного интелекта и интерактивного зрения ставят и предпринимательские структуры. Чаще всего мудрые телекамеры используются в сфере ретейла для предостережения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По оценке создателя подсистемы распознания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентовентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два обьекта той же розничной сети, а 20 процентовентовентов – 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 покумекает вновь посетить магазин, но руководители охраны принешут на смартфоны, планшетники или микрокомпьютер push-уведомления о госте и пристально поздравят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным американских фирм NtechLab и BIT, разрабатывающих подсистемы распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось спровоцировать кражи из сетевых магазинчиков на деньгу более 150 млн рублей. Тогда системтраница обнаружила почти 65 тысяч человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж состовляет 2–3 процентовента от оборота магазина. Общероссийская статистика по недопущению убытка не ведётся, так как ритейлеры используют постановления неодинаковых вендоров.
Видеоаналитика используется дискаунтерами и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» сервис оплаты взгядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит определённому покупателю 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 – себецена решений. В каждом магазинчике у домика установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По положению на начало 2020 года себецена подписки на хостинги распознавания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации компании ORBL, месяц такой подписки обойдётся в 1,2–3 долл рублей. Дополнительно оценивается цена хранения биометрических 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 подсистемы различения лиц исчисляются полсотнями миллиардов рублей. Например, в Москве только на внедрение алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 долл рублей.
Для работы системы необходима и затратная техника. Московская мэрия в марте 2020 года о планах выкупить радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа аудиозаписей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция закупила технологии на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – правомерность применения техники распознавания лиц, добавляют юристы. Федеральный закон «О личных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.
