Авторские материалы «Я разбойника узнаю по походке»

МВД разрабатывает интеллектуальную систему, которая сможет выделять из общего потока людей по определенным признакам: одежде, цвету волос и глаз, татуировкам и даже характерной манере передвигаться. Такой поисковой опцией камеры наблюдения в столице будут оснащены к концу 2021 года. Подробности – у обозревателя «Вестей ФМ» Сергея Артемова.

Преступников надо разыскивать, и чем быстрее – тем лучше. И желательно – не привлекая внимания самих преступников. Надежным помощником в этом в последние десятилетия стали камеры наблюдения. Они размещены во многих людных местах большинства российских городов и показывают, что происходит на площадях, улицах и в транспортных средствах. И полицейские внимательно следят за картинкой на мониторах. Все описанное – методически устарело уже по той причине, что человек, наблюдающий в монитор, может устать и отвлечься. Машина таких недостатков не имеет, но она должна быть настроена на правильную работу – быстро из тысяч прохожих выделить одного, который совершил проступок.

Современные технологии поиска строятся на биометрических шаблонах. Его основа – прямоугольник лица, включающий глаза, нос и рот. Как сообщает портал одной из российских компаний-разработчиков, такой шаблон считывается и программируется в базе за полсекунды.

Принцип, в общем, сходный с картотекой отпечатков пальцев, говорит сопредседатель Совета НП «Русское биометрическое общество» Василий Мамаев.

МАМАЕВ: Вот есть такая автоматизированная система дактилоскопического учета, то есть система учета отпечатков пальцев. Она действует очень давно и касается, в общем-то, только преступников. И если они оставляют свои отпечатки пальцев на месте преступления, то автоматизированная система их найдет.

Но поиск преступника по отпечаткам, которые может оставить преступник, – это, по сути, поиск только рецидивистов. А если человек совершил преступление впервые и его отпечатков в базе нет? Система, предполагающая слежение через камеры, должна искать человека по упомянутому биометрическому шаблону. Его сравнение с другими происходит в течение 50 миллиардных долей секунды. То есть за 1 секунду библиотека и ее алгоритм могут сопоставить 20 миллионов различных шаблонов лиц. Понятно, что это не 20 миллионов, проходящих строем под одной камерой, но это – примерно население Москвы и Московской области, которое в теории может пройти одновременно под тысячами камер в различных местах.

Программа находит сходства в шаблонах в диапазоне от 0% до 100% и выдает результат. Сложный шаблон – более точен. Если к лицу добавить цвет волос, цвет глаз и даже походку человека, то его определение станет почти абсолютным.

Дальше к этому присоединяются и нейронные сети. Алгоритм может учитывать внешние изменения: когда человек быстро бежит, надевает очки, наносит макияж, наклеивает или отращивает бороду. Система и в этом случае сможет определить оригинал, несмотря на изощренную маскировку. А еще современная аналитика позволит по шаблону человека или даже по его силуэту строить прогноз его движения до каждой следующей камеры. То есть вести своеобразную виртуальную погоню – без собак и предупредительной стрельбы, которые в условиях большого города могут только этой погоне помешать.

Главное, отмечают разработчики, – библиотека шаблонов не нарушит приватность человека. Она обезличена. Прошел некий человек под камерой – получился шаблон и сохранился в базе. И если человек вдруг совершает проступок в зоне видимости другой камеры, то тоже создается шаблон и сравнивается с полным перечнем базы. Следствие получает наиболее совпадающие варианты – со схемой перемещений по городу. И схожесть шаблонов потом предъявляется в суде среди прочего. Кстати, сегодня, говорит адвокат Сергей Егоров, кадры с камер видеонаблюдения доказательством могут быть с большой натяжкой.

ЕГОРОВ: В настоящий момент запись с городских камер видеонаблюдения, как правило, очень плохого качества, и распознать на ней конкретного человека, особенно если он отрицает, что это – он, достаточно проблематично. Такие записи используются, конечно, в судах – не как прямые доказательства, а, возможно, как косвенные, которые носят больше ситуативный характер, нежели прямое доказательство для суда.

Биометрический шаблон – полностью цифровой код. И его использование в простом варианте допустимо на большинстве уже применяемых камер. А в тех случаях, когда профиль размытый и лицо опущено, применяются дополнительные приметы. Та же походка. И на старых камерах отличить манеру движения одного человека от другого будет несложно, говорит гендиректор компании NtechLab Александр Минин.

МИНИН: Технология позволяет использовать те камеры, которые не видят лица, а таких на самом деле – подавляющее большинство. Если говорить о применении в других сферах, то есть еще задачи, связанные с городской аналитикой и оптимизацией транспорта. Можно подсчитать, сколько было уникальных людей на остановке, на вокзале и так далее, а потом на большом объеме людей отслеживать их перемещение.

Тонкое распознавание поможет и невиновному гражданину, который внезапно окажется подозреваемым в некоем правонарушении. Он сможет заявить, что в указанное время был совершенно в другом месте. И камера вблизи этого места может доказать его алиби. И чем больше характерных примет человека эта камера опознает – тем тверже это алиби будет. Впрочем, у мирового лидера по количеству систем опознавания – Китая – недавно возникли с этим немалые проблемы, когда из-за коронавируса люди массово стали надевать маски. Значит искусственному интеллекту поиска есть куда развиваться.