"Распознают и найдут". В Москве внедряют новейшую систему безопасности

Система распознавания лиц — это, в сущности, искусственный интеллект (ИИ), работающий гораздо лучше, чем человеческий мозг. Он самостоятельно обучается, собирает и анализирует огромные объемы данных в считаные секунды.
Возник ИИ в результате развития компьютерных программ особого типа — так называемых нейросетей. Эти программы сканируют цифровое изображение попиксельно и вычленяют вектора признаков — уникальные наборы черт, по которым можно узнать лицо, сравнить его с другим или, наоборот, найти один и тот же объект на разных фото — человека, машину, дорожный знак.

Нейросети сами учатся идентифицировать людей на большом массиве изображений, например фото знаменитостей, лиц в естественной обстановке или на снимках плохого качества. Хорошо натренированная система ошибается крайне редко.

По словам Артема Кухаренко, основателя компании NtechLab, вероятность ложного срабатывания — один случай на десять миллионов. Этот параметр оптимизируется в зависимости от поставленной задачи.
"Так, если система работает на границе, лучше отправить человека на дополнительную проверку, чем пропустить потенциального нарушителя", — поясняет он.

NtechLab принадлежит технология FindFace, которая на прошлогоднем чемпионате мира по футболу помогла задержать более ста правонарушителей, раскрыть кражу спонсорского кубка и предотвратить давку в одной из фанзон. Сейчас система действует в пилотном режиме в нескольких городах. Например, в Альметьевске к ней подключены десятки городских камер. Благодаря этому задержали одиннадцать преступников, находившихся в розыске.

Алексей Цессарский, генеральный директор компании IVA Cognitive, разрабатывающей систему видеоаналитики IVA CV, приводит другие оценки точности: до 99 процентов.

"На самом деле это не слишком хорошо. Один процент ошибки на пятнадцать миллионов, если брать Москву, это существенно", — говорит он.

Как сообщают столичные власти, видеоаналитика охватывает метрополитен и часть уличных камер. В этом году подключат весь город. Чью разработку внедрят, пока неизвестно.

"Осталось несколько претендентов, в том числе мы. Возможно, выберут одного или организуют что-то вроде консорциума из нескольких компаний. Поделят камеры и посмотрят, кто как справляется. Таким образом, сохранится конкуренция, технология будет развиваться", — уточняет Цессарский.

Система распознавания лиц нужна в первую очередь для предотвращения и раскрытия преступлений. Как это работает?

"Видеопоток со всех подключенных камер анализируется, лица распознаются и сохраняются некоторое время в базе. Далее фото человека из списка разыскиваемых загружается в систему и выполняется поиск среди накопленной истории. Программа показывает, какие камеры и когда видели этого человека. Можно восстановить его маршрут, определить, где и когда он был в последний раз, загрузить видео оттуда и посмотреть, что он там делал", — объясняет специалист.

Другой сценарий: в базу загружается фото, и, как только нужный человек объявится, в полицию поступает мгновенное уведомление. Там решают, как реагировать.

В Татарстане в прошлом году с помощью системы видеонаблюдения раскрыли 1971 преступление. Внедрение технологии распознавания лиц должно снизить уровень преступности.

"Установка в каком-то районе города камер наблюдений уменьшает количество преступлений на двадцать и даже сорок процентов. Все зависит от того, насколько криминогенной была обстановка. Если человек знает, что его распознают на видео и найдут, он дважды подумает, прежде чем решится на правонарушение", — подчеркивает Цессарский.

Системы, основанные на нейросетях, хорошо умеют распознавать лица и другие объекты, считать людей, определять движение объекта. Возможности постоянно расширяются. Одна из актуальных сейчас задач — анализ жестов, поз. Это позволит оценить намерения группы людей и предотвратить опасную ситуацию.

"Речь идет о паттернах поведения человека. Систему можно натренировать на поиск скопления людей там, где обычно по статистике этого не должно быть, или выявление подозрительных действий: кто-то очень быстро размахивает руками, бежит, выхватывает предмет, напоминающий оружие. Обнаружив в видеопотоке определенные паттерны, программа отправляет уведомление. Это, по сути, мониторинг потенциально опасных ситуаций", — рассказывает Цессарский.

По словам Кухаренко, если использовать вместе несколько сценариев — поиск лиц в розыске, подсчет людей и оценку поведения — это выведет безопасность массовых мероприятий на принципиально новый уровень.

Еще одна востребованная задача — улучшение городской среды. ИИ распознает людей, транспорт, очень точно подсчитывает число пешеходов, машин, составляет карты плотности пассажиропотока. Затем данные анализируют проектировщики, градостроители, и решают, где лучше сделать пешеходные переходы, какие дорожки в парке заасфальтировать, какой маршрут разгрузить, добавив автобусов, куда перенести остановку и так далее.

"В принципе, это все несложно, если есть статистика, которую система анализа видеопотока способна собрать. Другое дело, что обработка данных требует создания целого института. Со временем в Москве займутся и этим", — продолжает Цессарский.

Технически возможно оплачивать билеты в общественном транспорте, продукты или услуги, что называется, "лицом". Для этого потребуется авторизация пассажира в соответствующем приложении, разрешение на использование биометрических данных и транзакцию со счета. Такую технологию уже тестируют в сети магазинов "Магнит".

Есть еще вариант — проверка льготного проезда. Не секрет, что пассажиры передают друг другу социальные карты, проездные. А контролеры проверяют далеко не каждый рейс. Камера в автобусе, подключенная к системе распознавания лиц, сравнит пассажира, предъявившего социальную карту, с базой льготников и в случае расхождения направит уведомление или выпишет штраф.

Системы распознавания лиц не так уж безобидны. Например, FindFace, созданная для поиска человека по фотографии среди открытых профилей соцсети "ВКонтакте", в какой-то момент обернулась деанонимизацией и травлей пользователей.

"Это происходит с любой технологией. Мы, как разработчики, видим массу полезных вариантов ее применения, но всегда найдутся те, кто думает иначе. И все же польза несравнимо больше, чем вред", — уверен Кухаренко.

Вектор признаков, по которому распознают лицо, можно расценивать как биометрическую информацию, сбор и хранение которой строго регламентируется. В Москве это входит в зону ответственности заказчика — городских властей. Доступ к данным системы видеоаналитики есть только у сотрудников центра обработки и спецслужб.

Кража данных злоумышленниками, по словам разработчиков, исключена. Сбор и хранение такой информации требует больших ресурсов, дата-центров. Поэтому изображения с камер после всей необходимой аналитики уничтожают.

Никто не станет идентифицировать людей со всех ста шестидесяти тысяч камер города.

Если все же представить себе, что такие данные удастся собрать и скопировать — а это просто наборы цифр, описывающие математическим языком вектора признаков, то для работы с ними понадобится развернуть саму оригинальную систему распознавания, с помощью которой они были получены. Потребуется сервис-фирма, огромные вычислительные мощности, финансы.

"Поиск преступников — это понятно, на это можно тратить деньги. А зачем, к примеру, кому-то складировать фото лиц и вектора признаков всех людей, которые перемещались по городу?" — рассуждает Кухаренко.

"Это бессмысленное преступление, так как сами по себе биометрические данные нельзя использовать без остальной инфраструктуры и системы, с помощью которой они были собраны", — добавляет Цессарский.

Впрочем, он признает, что система видеоаналитики, в частности распознавания лиц, предоставляет возможность слежения, контроля наряду с паспортами, соцсетями, мобильными телефонами. Это противоречит праву на неприкосновенность частной жизни.

"Вопрос стоит так: хотим мы этим пользоваться или нет? Например, я знаю, что мою почту могут взломать, разговоры прослушать, но я все равно не отказываюсь от смартфона, потому что удобно, плюсов больше. В идеальном мире мой телефон имеют право прослушать уполномоченные сотрудники, только получив судебный ордер. Если я не нарушаю закон, меня не прослушивают. В реальной жизни ситуация чуть хуже, техническими возможностями порой злоупотребляют. Но это побочный эффект", — подчеркивает эксперт.

И приводит в пример соцсети и мессенджеры. В мире продолжают спорить об исходящих от них угрозах, о том, надо ли их контролировать и как именно.

"Тем временем соцсети и мессенджеры успешно внедряются, потому что нам так удобно. Потенциально это открывает больше доступа к какой-то части личной жизни, но останавливать прогресс, как учит нас история, — бессмысленно", — заключает Цессарский.