Безопасный город: распознавание лиц на страже порядка

Многие технологии, которые еще не так давно считались нереальными, уже сейчас органично вписались в повседневную жизнь человечества и помогают с успехом решать ряд рутинных дел. К ним можно отнести и системы видеонаблюдения, которые обладают возможностью распознавания лиц и работают на основе искусственного интеллекта. Тандем этих двух технологий, в том числе, повышает эффективность работы правоохранительных органов без необходимости увеличения собственного состава полиции.

Объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта для обеспечения безопасности уже в нынешнем году составляет $8,8 млрд., а по прогнозу исследовательской компании MarketsandMarkets, к 2026 году он достигнет $38,2 млрд. То есть, всего в пятилетней перспективе ниша вырастет более, чем в четыре раза.

Сегодня сложно представить крупный город, в котором места массового скопления людей не оборудованы камерами видеонаблюдения. Бесспорно, обычные камеры часто помогают раскрывать преступления, но они не способны предотвращать их и тем более – самостоятельно выявлять лиц, находящихся в розыске, среди плотного потока прохожих.

Подобным функционалом обладают только камеры, оснащенные технологией распознавания лиц. Такая система способна не только вести обычную запись происходящего, но и производить сверку попадающих на камеру людей с единой базой индивидов, находящихся в розыске. В случае, если камера распознала одного из потенциальных преступников, она посылает сигнал сотрудникам правоохранительных органов.

Как работает технология

Распознавание лица из множества других происходит в несколько этапов и имеет определенную последовательность.

На первом этапе осуществляется выделение лица человека. Данная операция является многопотоковой: все лица, попавшие одномоментно в объектив камеры, автоматически определяются как отдельные, принадлежащие разным индивидам – при условии того, что лица развернуты к камере под достаточным углом. Точность операции зависит от поколения камер. Некоторые устройства способны различать лица, даже если человек развернут к камере всего на 70%.

Следующий этап является процессом наиболее сложным и технологическим. Здесь происходит вычисление антропометрических точек. Система находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Как правило, производители разрабатывают свои схемы выделения признаков лица и редко разглашают все технологические подробности, поскольку такие сведения относятся к области коммерческой тайны.

Третий этап – это преобразование полученной картинки. Чтобы наиболее точно распознать лицо, необходимо повысить четкость изображения, провести цветовые корректировки, а также изменить наклон головы.

За этим следует процесс вычисления набора характеристик, описывающих лицо независимо от посторонних факторов (возраст, прическа, макияж), т.е. дескриптора. Дескрипторы позволяют с максимальной точностью оценить соотношение полученного изображения с теми, что хранятся в базе, и понять, относятся ли они к одному и тому же человеку.

Самое главное преимущество системы – это тот факт, что все эти процессы и этапы происходят в реальном времени, и задержание подозрительного человека происходит в считанные минуты с того момента, как он попал под прицел умной камеры.

Мировой опыт внедрения

В настоящее время несомненным лидером по количеству установленных камер наблюдения является Китай. В столице страны, Пекине, действуют 470 тысяч устройств. И, конечно же, полицейские хроники восточного соседа хранят немало примеров эффективности этой технологии для обеспечения безопасности граждан.

Здесь даже был проведен эксперимент – корреспондент BBC Джон Судворт лично убедился в эффективности глобальной системы слежки на улицах и в зданиях Китая. Фотографию журналиста внесли в базу, после чего он отправился на прогулку в город с населением в четыре миллиона человек. На операцию по задержанию Судворта полицейским понадобилось всего семь минут.

Так или иначе, но власти большинства государств если уже не внедряют технологию распознавания лиц ради обеспечения безопасности и борьбы с преступностью, то заявляют о соответствующих намерениях.

Например, по данным Brookings Institution, в Лондоне уже установлено около 420 тысяч камер видеонаблюдения. Основная часть устройств следит за безопасностью на улицах и в метро. А правительство США пошло еще дальше. Как сообщает The Wall Street Journal, камеры с распознаванием лиц начали применять в школах и летних лагерях. Это связано с тем, что в американских учебных заведениях часто происходят инциденты со стрельбой.

Российский опыт

Россия только начинает движение по внедрению инновации на улицах городов и в общественном транспорте. Первой тестовой площадкой была выбрана Москва. В 2017 году в столице к системе распознавания лиц подключили более 3 тысяч камер из 160 тысяч. Система способна в режиме реального времени установить личность, пол и возраст человека, попавшего в объектив камеры.

На сегодняшний момент в Москве установлено примерно 170 тысяч камер видеонаблюдения. Локации самые разнообразные: устройства размещены во дворах, подъездах, школах, парках, поликлиниках, торговых и строительных объектах, в зданиях органов исполнительной власти и, конечно, на стадионах.

Еще до внедрения системы распознавания лиц московское МВД сообщало, что 70% преступлений в городе раскрыты с помощью системы видеонаблюдения. А в 2018 году было объявлено, что число разбоев в городе снизилось на 38,4%, грабежей — на 36%. И всё это благодаря обширной сети видеонаблюдения и возможности распознавания лиц.

Стоп-факторы развития технологии

Система распознавания лиц, как и все другие развивающиеся технологии, встречает на своем пути ряд сложностей и ограничений.

Стоимость аппаратуры и ее эксплуатации. Стоимость систем идентификации складывается из двух составляющих: это само оборудование, а также программное обеспечение, осуществляющее захват лиц, распознавание и сопоставление с базой.

Цена лишь одной камеры с функцией распознавания лиц на российском рынке в среднем начинается от 3 000 рублей. Стоимость оборудования находится в прямой зависимости от технологических возможностей (например, качества картинки) и, соответственно, эффективности всей системы распознавания в общем.

Стоимость программного обеспечения подобного функционала колеблется от 300 000 рублей до 700 000 рублей за 1000 эталонов в базе поиска.

Неготовность законодательной базы и общества. Практически в любой стране можно встретить часть социума, которая выступает за запрет использования технологии для наблюдения за гражданами, либо существенного ее ограничения. Основанием, к слову, является объективный факт – "сырость" нормативной базы, регулирующей область применения новых систем видеонаблюдения. Законодательство, как это часто бывает, не успевает за ускоряющимся технологическим прогрессом.

Так, в России в этом году москвичка подала в суд с требованием признать незаконными действия московского правительства по использованию камер наружного видеонаблюдения. Заявительница при этом опиралась на закон о защите персональных данных и Конституцию в части обеспечения права на личную жизнь.

Зависимость от источников финансирования. Технологии развиваются благодаря вложениям и инвестиционной заинтересованности со стороны бизнеса – как правило, крупного. Например, в Китае сегодня функция распознавания лиц активно внедряется в платежные системы, оплата товаров и услуг по лицу стала достаточно распространенным явлением. Все благодаря тому, что заинтересованные компании вкладывают немалые деньги в соответствующие проекты.

Заказчиком систем видеонаблюдения для безопасности выступает, как правило, государство – а оно в целом менее маневренно в своей инвестиционной политике. Таким образом, технология прогрессирует, прежде всего, в тех отраслях, где она способна принести ощутимую коммерческую выгоду.

Тем не менее, несмотря на стоп-факторы, системы распознавания лиц в сфере безопасности имеют большое будущее, что доказано существующей практикой. Градус террористических угроз в мире пошел на спад после 2014 года, и не в последнюю очередь это обусловлено развитием технологий и их внедрением в деятельность спецслужб.