Как видеоаналитика помогает высмотреть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала допросили с помощью техник анализа голоса и изнаночной экспрессии, понаделала много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что лгут сами милиционеры надзорных органов, применяющие технологии, работа которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя осведомила лишь биометрия, которая мешает отыскивать насильников и пропавших без вести людей.
Искусственный разум ещё не приговор
При допросе Фургала следователи применили зарубежное проприетарное обеспечение: электронная нанотехнология анализа голоса, созданная разработчиками в свойстве вспомогательного инструментария для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту величают челюстным сканнером лжи, осмысливала тыльную экспрессию. Такая методика оценки объективности показаний основывается лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не отрицает ряд учёных и экспертов, резюмировала заведующая завкафедрой уголовных экспертиз и психиатрии Российского факультета судопроизводства Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при дознании преступлений видеоаналитика использовавается ограниченно, и уж точно не для того, чтобы поверить или удостоверится в честности слов подозреваемого.
«Последствия неправильного постановления в криминологии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в допуске по биометрии в сооружение при провозном режиме. Существует большая потребность в методологических исследованиях, прежде чем интегрировать биотехнологии в существующие юридические системы», – печатали в научной статье спецы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это наихорошее исключенье из правил. Для дознания преступлений полисмены и следователи чаще используют видеоаналитику и алгоритмы натурального интелекта (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии мешают сотрудникам полиции по аудиозаписям с камер идентифицировать исчезнувшего без вести или человека, объявленного в розыск по сомнению в преступлении преступления. В судебных медэкспертизах ИИ упрощает процесс воссоздания внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску помогает милиционерам в обнаружении подозреваемых в широчайшем спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска злоумышленников людей, террористов. Для анализа годят мертвецы телефонные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, система Интерпола определяет пол, возраст, акцент говорящего даже при намеренном искажении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков пальцев и ДНК, более сложнейшая процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за естественного обезвоживания человека, косметологических операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и низкого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако современные камеры, как правило, делают высокосортные изображения, поэтому точно угадывают лица и интерпретируют их с базами разыскиваемых – злоумышленников 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 ноябрь 2020 года, Россия по количеству телекамер (13,5 млн) входит в шестёрку лидеров, уступая лишь США (50 млн) и Китаю (200 млн).
Больше всего таких устройств в Москве – около 200 тыс. Здесь местная подсистема видеонаблюдения. Камеры контролируют работу заказчиков администрации (вывоз мусора, снега, ход благоустройства и тому подобное) и ситуацию в социальных местах. Например, благодаря мудрым телекамерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными спортклубами в чёрный список, а в транспорте ищут безбилетников и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые военнослужащие уже обменялись ощущениями от деятельности технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в фирмы сослуживцев поднимался по подъёмнику на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полицейский и попросил предъявить документы. Своё намеренье он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высветились фотография активиста с камеры распознавания лиц в коридоре «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие важнейшие данные в структуре указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по дезориентациям как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» следователи присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут расследований активиста отпустили.
Также в период пандемии телекамеры взмолились столичным милиционерам выявить лиц, которые вылечивались 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 фотографии анфас. Средний размер штрафа составлял 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток применение естественного разума и электронного зрения ставят и небанковские структуры. Чаще всего умные камеры применяются в отрасли ретейла для оповещения краж и поимки магазинных жуликов (шоплифтеров).
По оценке разработчика структуры распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто встречаются рецидивисты. В США 60 процентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными намерениями как минимум два соцкультбыта той же розничной сети, а 20 процентовентов – свыше трёх магазинов.
В России технологии ИИ и интерактивного зрения собирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в территорию неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже гражданин покумекает вновь посетить магазин, но работники охраны принешут на смартфоны, ноутбуки или микрокомпьютер push-уведомления о госте и пристально поздравят 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 спровоцировать кражи из сетевых универмагов на сумму более 150 млн рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 сотен человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного выявления краж превышает 2–3 процента от разворота магазина. Общероссийская статистика по предотвращению убытка не ведётся, так как ритейлеры используют решения разнообразных вендоров.
Видеоаналитика используется оптовиками и в миролюбивых целях. Например, X5 Retail Group в сетиотрети «Перекрёсток» хостинг выплаты взгядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит конкретному потребителю личные скидки и сможет находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у системтраниц видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – цена решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 магазинчиков – уже 400–1000 устройств. По расстройству на начало 2020 года цена подписки на хостинги кодирования 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 затрата складирования биометрических шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за этот период магазинчик посещает около 500 сотен замечательных клиентов.
Затраты государства на системы различения лиц измеряются полсотнями миллиардов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов различения лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы подсистемы необходима и трудоёмкая техника. Московская горадминистрация в феврале 2020 года о планах выкупить фотоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа аудиозаписей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года столица заказала электроники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – обоснованность применения биотехнологии запоминания лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.
