Система распознавания лиц компании NtechLab. Фото: NtechLab
Сейчас сеть видеонаблюдения объединяет подъездные видеокамеры (95% подъездов жилых домов в столице), камеры на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях МЦК, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, в парках, подземных переходах, сообщает официальный портал мэра и правительства Москвы.
«Внедрение видеоаналитики является мощным драйвером повышения эффективности как частных, так и городских систем видеонаблюдения. У жителей города появился дополнительный уровень защиты, — сказал руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артём Ермолаев. — Разумеется, все эти возможности должны внедряться очень ответственно. Наш приоритет — баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан».
В данный момент к системе распознавания лиц подключено более 3000 камер видеонаблюдения, установленных в аэропортах, на железнодорожных вокзалах, стадионах и других подобных объектах. Но в перспективе её расширят на другие камеры, так что в Москве будет создана одна из крупнейших в мире систем видеонаблюдения с функцией распознавания лиц.
Доступ к системе городского наблюдения имеют около 16 тыс. пользователей — это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций. У каждого из них свой уровень доступа, что «позволяет сохранить конфиденциальность жителей города».
Распознавание лиц людей по всему городу предоставляет уникальные возможности сотрудникам правоохранительных органов. Они могут ввести в поиск фотографию человека — и узнать, где он сейчас находится, по какому маршруту передвигается и т.д.
Пример идентификации
Программное обеспечение NtechLab использует нейросети и машинное обучение. Именно эта фирма разработала известное приложение FindFace. В своё время СМИ облетели несколько историй об этом сервисе, который быстро узнаёт личность почти любого прохожего, достаточно сделать его фото и загрузить в приложение на смартфоне. Программу использовали даже для деанонимизации российских порноактрис — по кадрам из фильмов пользователи находили этих девушек в социальных сетях, устанавливая личность по школьным фотографиям и т.д.
Кстати, правоохранительные органы могут провернуть этот фокус сейчас, но уже не по фотографиям из социальных сетей, а в целой системе видеонаблюдения Москвы. Эффективность нейросети NtechLab подтверждена независимыми сравнительными тестами систем распознавания лиц, которые проводили Министерство торговли США и Вашингтонский университет (конкурс FaceScrub). Точность распознавания лиц составляет около 70%. «Наша технология считается лучшей в мире по качеству работы с самой сложной по метрике NIST базой изображений wild exploration. Она включает фото людей, снятые в стихийных условиях и с разным разрешением, причём лица могут быть частично закрыты», — пояснил основатель NtechLab Артем Кухаренко.
Но в камерах видеонаблюдения точность распознавания гораздо ниже: «Камеры городского видеонаблюдения динамические: они двигаются вправо-влево, приближаются и удаляются. В таких условиях добиться даже распознавания 60–70% изображений крайне сложно. Результат в 30% уже космический», — сказал Артём Ермолаев в комментарии для РБК.
Контролирующие органы должны внимательно следить, чтобы система не использовалась для злоупотреблений, потому что наверняка найдётся много желающих использовать этот мощный инструмент в личных целях: проследить за своей женой, девушкой или любым другим произвольным человеком, который не совершил никакого преступления. Вероятно, доступ к распознаванию лиц должен быть строго ограничен: только для конкретных единичных операций по судебному ордеру.
В Департаменте информационных технологий Москвы отметили, что внедрение функции распознавания лиц уже повысило эффективность расследования правонарушений и поиска преступников. Во время пилотных испытаний с её помощью обнаружили и задержали «более 50% нарушителей закона, которых разыскивали с использованием аналитических алгоритмов» (найдено 6 человек, уточняет Bloomberg). До этого некоторых из них не могли найти в течение многих лет.
Мощности системы пока не хватает для тотальной слежки и распознавания всех горожан в реальном времени. То есть система не может составлять пофамильные списки всех, кто входит в каждый подъезд каждого дома: для этого требуется слишком много ресурсов. Пока что она может только найти на всех видеокамерах отдельных людей, чьи лица загружены в базу данных. Как только человек обнаружен, система отправляет оповещение в правоохранительные органы.
Артём Ермолаев сказал, что московское правительство сейчас тратит около 5 млрд руб ($86 млн) в год на поддержание системы видеонаблюдения, а если к системе распознавания лиц подключить все 170 000 камер, то эта сумма утроится. Поэтому к системе, вероятно, будут избирательно подключать только ключевые камеры в отдельных районах.
Видео с камер передаётся в единый центр хранения и обработки данных (ЕЦХД) и хранится пять суток.
Московская централизованная система видеонаблюдения — одна из крупнейших в мире, а может и крупнейшая. Её можно сравнить с централизованной системой видеослежения за гражданами Великобритании. Хотя точные цифры неизвестны, но согласно отчёту за 2013 год британское правительство имело доступ минимум к 70 000 видеокамерам. В Москве, по данным PwC, плотность видеокамер составляет 54,6 штуки на квадратный километр. И Москва стала одним из первых мегаполисов, который внедряет распознавания лиц в городской сети видеонаблюдения.
«Технологии анализа видеопотока активно применяются в рамках концепции „умный город” по всему миру, этот рынок постоянно растет. Москва не просто оказалась в тренде, а показала себя суперпрогрессивной столицей — с точки зрения как масштаба, так и уровня решений», — отметил генеральный директор NtechLab Михаил Иванов.
Источник
