В этом году все уличные видеокамеры Москвы подключат к системе распознавания лиц, позволяющей с большой точностью идентифицировать личность. Это поможет разыскивать пропавших, предотвращать преступления. Разработчики рассказали, на что еще способна новая технология.

Испытания в условиях города

Источник:

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.

Безопасность выходит на новый уровень

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.

Программа анализирует поведение

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.