Система распознавания лиц компании NTechLab. NtechLab
Многие слышали про успехи системы видеонаблюдения в Китае, которая объединяет более 170 млн видеокамер, подключённых к единой системе распознавания лиц. К 2020 году количество камер увеличится до 400 млн, плюс видеонаблюдение заработает через другие устройства, в том числе через «умные» очки полицейских. Благодаря тотальной слежке власти надеются, что смогут быстро определять местоположение любого преступника, который находится в федеральном розыске. Разумеется, доступ к такой системе даёт массу иных преимуществ.
Аналогичная система развернётся в Москве. В этом году власти собираются подключить к системе распознавания лиц все уличные видеокамеры, сообщают государственные СМИ. Таким образом, по темпам интеграции Москва не отстаёт от Китая.
Подрядчика для внедрения распознавания лиц выберут на тендере. Один из претендентов — компания NTechLab и технология FindFace, с которой проводился эксперимент полтора года назад. Тогда эксперимент признали успешным. Кроме неё, в тендере участвует IVA Cognitive и несколько других компаний. «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», — рассказал Алексей Цессарский, генеральный директор компании IVA Cognitive, разрабатывающей систему видеоаналитики IVA CV.
Артём Кухаренко, основатель компании NtechLab, говорит, что в текущих настройках вероятность ложных срабатывания системы — 0,00001%, то есть один на десять миллионов. Цессарский приводит оценку точности до 99% (о путанице в метриках и некорректном использовании терминов читайте статью «Правда и ложь систем распознавания лиц»).
На самом деле все параметры регулируются. Если мы хотим минимизировать количество ложноположительных срабатываний, то у нас будет много ложноотрицательных, то есть система будет пропускать (не узнавать) многих реальных преступников.
И наоборот, если мы хотим на 100% распознавать всех преступников, то есть минимизировать количество ложноотрицательных ошибок, то неизбежно вместе с преступниками задержим множество невиновных граждан за счёт максимизации ложноположительных ошибок.
Разумеется, для городских систем видеонаблюдения предпочтительнее первый вариант.
Турникеты на станции метро «Октябрьское Поле» в Москве подключены к системе распознавания лиц. РИА Новости / Евгений Одиноков Технологию распознавания проверили во время чемпионата мира по футболу, где она «помогла задержать более ста правонарушителей, раскрыть кражу спонсорского кубка и предотвратить давку в одной из фанзон». Кроме того, эксперименты проходили на Казанском вокзале Москвы, на стадионе «Петровский» в Санкт-Петербурге. В начале 2018 года пилотный проект по тестированию системы распознавания лиц запустили и в Домодедово. Похожие системы действуют в Альметьевске (Татарстан) и других городах. В Татарстане в прошлом году с помощью системы видеонаблюдения раскрыли 1971 преступление. По данным PwC, в Москве плотность видеокамер составляет 54,6 штуки на квадратный километр. И Москва стала одним из первых мегаполисов, который внедряет систему 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», — говорил в 2017 году генеральный директор NTechLab Михаил Иванов. Наверное, эта оценка актуальна и сегодня.
Закон Яровой для «человеческого трафика»
После интеграции всех уличных камер в единую сеть эффективность работы системы значительно увеличится: «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, — объяснил Цессарский один из сценариев работы системы. — 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». По другому сценарию, система в реальном времени сравнивает картинку со всех видеокамер с фотографиями из базы — и в случае положительного срабатывания в полицию поступает мгновенное уведомление.
Как видим, первый сценарий представляет собой некое подобие закона Яровой, только в применении к передвижениям «человеческого трафика».
До конца текущего года в Москве будет работать более 174 000 камер.
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, — заявил 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».
«Установка в каком-то районе города камер наблюдений уменьшает количество преступлений на 20% или даже 40%, — говорит Алексей Цессарский. 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». 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.
Правоохранительные органы могут провернуть этот фокус и 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).
«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 Арт`м Кухаренко.
Но в камерах видеонаблюдения точность распознавания гораздо ниже, чем в тестах: «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», — говорил Артём Ермолаев в комментарии для РБК полтора года назад.
Демо-зона Городской системы видеонаблюдения Москвы в павильоне «Умный город» на ВДНХ По его словам, 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. В 2017 году Артём Ермолаев сказал, что московское правительство 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. Видео с камер передаётся в единый центр хранения и обработки данных (ЕЦХД) и хранится пять суток.
Анализ поведения и социальный рейтинг
Кроме распознавания лиц, сейчас актуальной задачей разработчиков является 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», — рассказал Цессарский. По словам Кухаренко, если использовать вместе несколько сценариев — поиск лиц в розыске, подсчёт людей и оценку поведения — это выведет безопасность массовых мероприятий на принципиально новый уровень.
Кроме того, в будущем это открывает двери для полноценной меритократии.
Например, в Китае сейчас разворачивают общенациональную систему социального кредита — каждый гражданин получает определённый рейтинг, в зависимости от своих действий в обществе.
Хорошие, добропорядочные и честные граждане будут иметь высокий социальный рейтинг. Вороватые, эгоистичные граждане — низкий рейтинг, если они не делают ничего хорошего для общества.
От социального рейтинга зависит, насколько этому человеку можно доверять, можно ли ему выдавать вещи в прокат без залога, кредит на большую сумму и т. д. Если человек совершает преступление — от его социального рейтинга отнимают определённое количество баллов. Если перевёл бабушку через дорогу — начисляют дополнительные баллы. Люди с высоким социальным рейтингом — умные, добрые и всеми любимые граждане — получат почёт, уважение, спецобслуживание в общественных учреждениях и т.д.
В сентябре 2016 года правительство Китая опубликовало уточнённый перечень санкций, которым будут подвергаться обладатели низких рейтингов:
- запрет на работу в госучреждениях;
- отказ в соцобеспечении;
- особо тщательный досмотр на таможне;
- запрет на занятие руководящих должностей в пищевой и фармацевтической промышленности;
- отказ в авиабилетах и спальном месте в ночных поездах;
- отказ в местах в люксовых гостиницах и ресторанах;
- запрет на обучение детей в дорогих частных школах.
Из столицы с любовью: как идет внедрение технологий распознавания лиц в российских городах
10.02.2021 Богдан Каминский 
#Москва#отслеживание#Россия
Увеличение количества видеокамер на улицах мегаполисов и маленьких городов – это мировая тенденция. Власти оправдывают такие меры обеспечением общественной и национальной безопасности, а правозащитники называют вторжением в частную жизнь.
Россия — не исключение. Как посчитали в TelecomDaily, на конец 2020 года по всей стране работали 13,5 млн камер видеонаблюдения. Из них 4,4 млн установили за счет государства, например, в школах, больницах, на дорогах и площадях.
Эти камеры нельзя назвать «умными». Большинство из них лишь фиксируют происходящее в поле их зрения, а в случае необходимости операторы или правоохранительные органы просматривают записи для поиска правонарушителей.
Но чем больше камер — тем больше часов видео они генерируют, которые анализировать в ручном режиме нереально. Поэтому госсектор заинтересован в разработке и использовании готовых интеллектуальных инструментов для автоматического обнаружения нужных им людей и событий.
- К 2020 году в России за счет государства установили 4,4 млн камер.
- Москва – лидер в России по использованию технологий распознавания лиц с уличных камер видеонаблюдения.
- В 2020 году столичная система распознавания лиц заработала в полном объеме.
- Регионы планируют развивать городскую систему безопасности по московскому сценарию.
- Правозащитники акцентируют внимание на отсутствие законодательной базы для использования систем распознавания лиц в России.
Камеры видеонаблюдения уже десятки лет «украшают» столичные здания, улицы и площади. Однако еще до 2016 года они использовались хаотично, а многие вообще не работали.
Взять ситуацию под контроль пообещал мэр Москвы Сергей Собянин, объявив об интеграции московских видеокамер в единый комплекс «Безопасный город», которых на тот момент насчитывалось более 150 000.
Тогда же речь шла и об использовании технологий распознавания лиц в столичной системе видеонаблюдения.
Эти меры должны были стать первым шагом к реализации федеральной программы, принятой правительством РФ 3 декабря 2014 года.
В течение года Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) запустил пилотный проект, подключив 3000 столичных камер к системе распознавания лиц. На тот момент это была одна из крупнейших инфраструктур в мире, где идентификация личности происходила в таком масштабе.
По информации ДИТ, система распознавания могла установить личность человека, его возраст и пол в течении нескольких секунд.
Ни в мэрии, ни в департаменте не называли поставщика технологий биометрической идентификации, однако по данным агентства Bloomberg, они использовали решение российской компании Ntech Lab, которая в 2016 году выпустила приложение FindFace, позволяющее найти профиль человека в социальной сети ВКонтакте по одной лишь фотографии.
В течение 2017 года к системе подключили уже 16 000 камер. За время тестовых испытаний, полиции удалось задержать 50% нарушителей закона, которые разыскивались с помощью аналитических инструментов.
При этом власти акцентировали внимание, что доступ к системе ограничен, правоохранители могут обратиться к ней только в соответствии с действующим законодательством, фиксируя при этом каждый запрос.
В течение 2018 года тестирование системы продолжилось. Городские власти увеличили количество камер в публичных местах, а также обновили около 40% уже установленного оборудования. В декабре Собянин заявил, что на 2019 год планируется полноценный запуск городской системы «Безопасный город», заложив для этих целей в столичный бюджет 13,5 млрд рублей.
Однако запуск снова перенесли и он состоялся лишь 1 января 2020 года. Тогда же власти Москвы подтвердили, что технологию распознавания лиц они приобрели у компании Ntech Lab.
Экспансия в регионы
В регионах ситуация с развертыванием государственной программы «Безопасный город» выглядит иначе. В отличие от столицы, провинциальные города не могут себе позволить инвестировать сотни миллионов рублей в систему видеонаблюдения из местных бюджетов без федеральных субвенций.
- Согласно Постановлению Правительства от 25 марта 2015 года, местные органы власти обязали составить перечень мест массового скопления людей, установить там камеры видеонаблюдения и хранить данные с них в течение 30 дней.
- В октябре 2017 года власти Санкт-Петербурга запустили пилотное испытание комплекса «Безопасный город» с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, такими же, как в Москве.
- В 2020 году Комитет информации и связи опубликовал информацию, что количество камер в городе, подключенных к системе, составило более 39 000.
Другие российские города также пытаются реализовать столичный опыт. В конце 2020 года стало известно, что московскую систему видеоаналитики запустят в 10 крупных городах России, однако в каких – не уточняется.
Поставщиком систем распознавания лиц выступила все та же Ntech Lab, решения которой используют в Москве и Санкт-Петербурге. На примере Нижнего Новгорода разработчики рассказали, как они разворачивают комплекс в регионах.
По словам Ntech Lab, для реализации программы «Безопасный город» с использованием их решений, необходимо инвестировать 100-110 млн рублей. В Нижнем Новгороде к городской системе видеонаблюдения уже подключили 3000 камер, чтобы распознавать преступников и выявлять нарушителей карантина.
Правозащитники против
Одними из первых выразили опасения в связи с повсеместным развертыванием систем идентификации лиц в российских городах правозащитники.
Они считают, что власти попытаются использовать биометрическую идентификацию для ограничения права на частную жизнь граждан.
По их мнению, бесконтрольный доступ к базе данных со стороны силовиков и чиновников позволит им преследовать общественных активистов.
В 2018 году Алена Попова вышла на одиночный пикет к Госдуме против харрасмента, где ее сразу же задержали и обвинили в нарушении порядка организации и проведении публичных мероприятий.
Позже Тверской суд Москвы оштрафовал активистку на 20000 рублей, использовав в качестве доказательств ее вины записи с городских камер видеонаблюдения.
Как утверждает Попова, использование системы распознавания лиц является вторжением в ее частную жизнь, что и стало причиной иска против МВД, ДИТ и Роскомнадзора, однако суд отказал ей в удовлетворении жалобы.
Еще одной проблемой с использованием технологий идентификации по снимку лица является отсутствие правовой базы. Согласно действующему законодательству, сбор и обработка биометрических данных разрешена только с согласия гражданина.
Очевидно, что в многомиллионном городе собрать разрешения у всех тех, кто попадает в поле зрения камеры невозможно. Другой способ решить эту проблему – разработать и принять соответствующие изменения в Госдуме.
Однако депутаты пока не спешат с подобными инициативами.
«Биометрические персональные данные — отдельная головная боль. Их сбор и обработка — по факту нарушение с точки зрения ФЗ «О персональных данных». Видимо, власти решили подтянуть это под предупреждение преступлений в рамках оперативно-розыскных мероприятий.
Для госорганов оправдание фактически противозаконных действий соображениями «безопасности граждан и государства» является уже стандартным и, с их точки зрения, не подлежащим обсуждению», — заявил в комментарии ForkLog партнер юридической фирмы Digital Rights Center Михаил Третьяк.
Также бесконтрольный доступ к системе видеонаблюдения с распознаванием лиц может поставить под угрозу безопасность личных данных россиян.
В сентябре 2020 года волонтер «Роскомсвободы» Анна Кузнецова подала иск против властей Москвы, в котором указала, что она смогла без особых усилий получить доступ к записям 79 столичных камер, в том числе детальную информацию о ее передвижениях в течение месяца с точностью распознавания ее лица 71%. Как утверждает Кузнецова, эту информацию она свободно купила в «даркнете».
Конец преступности или частной жизни
Московские чиновники регулярно отчитываются об эффективности комплекса «Безопасный город». По словам пресс-службы ГУ МВД России по столице, за первые шесть месяцев 2020 года правоохранителям удалось раскрыть более 2400 преступлений с помощью системы.
На фоне успешной реализации программы, мэрия Москвы выделила 9,3 млрд рублей на развитие комплекса «Безопасный город» на 2021 год, из которых 1,9 млрд рублей планируется потратить на размещение камер и вычислительного оборудования в общественном транспорте, включая метро.
При этом правозащитники продолжают настаивать на незаконности и опасности использования технологий распознавания лиц в публичных местах, по крайней мере, пока нет соответствующей правовой базы.
Они требуют если не полностью запретить систему биометрической идентификации на основе снимка лица, то хотя бы наложить мораторий на ее эксплуатацию до урегулирования, как это сделали в Лос-Анджелесе или Нью-Йорке.
Однако сейчас ничего не указывает на то, что городские и федеральные власти собираются останавливаться. Несмотря на прецеденты использования технологий биометрической идентификации личностей с камер видеонаблюдения против общественных активистов и утечки чувствительных данных из дата-центров – системы распознавания лиц уже идут в регионы.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog Feed — вся лента новостей, ForkLog — самые важные новости и опросы.
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
Регионы узнают в лицо
В России начали распространять систему распознавания лиц, которая уже работает в Москве. Партнер департамента информационных технологий столицы NtechLab запустил пилотные проекты в десяти городах, включая Нижний Новгород, где установят 3 тыс.
камер с системой распознавания лиц, чтобы штрафовать нарушителей карантина и разыскивать преступников. Однако развернуть систему по всей стране пока невозможно, говорят эксперты: немногие регионы готовы тратить свой бюджет, а федерального финансирования на всех не хватит.
Стоимость создания системы видеонаблюдения в крупном городе на рынке оценивают в 100–110 млн руб.
Московский опыт развития системы распознавания лиц готовятся распространить в регионах, выяснил “Ъ”. Компания NtechLab (среди совладельцев — «Ростех», фонд Рубена Варданяна, основатели и ранние инвесторы) в пилотном режиме запустила в десяти крупных российских городах системы, позволяющие отслеживать жителей по биометрическим данным, рассказал “Ъ” представитель компании.
В NtechLab отказались сообщить, в каких именно городах работают пилоты, опасаясь срыва будущих переговоров и тендеров, но раскрыли данные по Нижнему Новгороду.
В городе появится единая сеть видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, к которой будет подключено 3 тыс. камер, говорят в NtechLab. Их расположат на остановках, в общественных пространствах и домофонах.
«Часть из них может заработать уже до конца 2020 года — это более 350 остановок, на каждой из которых будет находиться по четыре камеры, из них две или три будут c функцией распознавания лиц»,— пояснил сооснователь NtechLab Александр Кабаков.
Систему, как и в Москве, будут использовать для поиска нарушающих карантин, а также розыска преступников, чьи фото есть в базах данных МВД. В перспективе, надеются в NtechLab, благодаря определению количества людей на остановках город сможет также прогнозировать загруженность общественного транспорта и оптимизирует транспортные потоки.
Лица, находящиеся в розыске, будут распознаваться за доли секунды
В какую сумму система в итоге обойдется региону, пока не ясно. Губернатор Нижегородской области Глеб Никитин заявил “Ъ”, что называть эти данные преждевременно: «Мы в процессе формирования технического задания и начальной цены контракта. Обсчитаем все в зависимости от масштабов системы».
Внедрение системы по распознаванию лиц в среднем обойдется в 100–110 млн руб. на несколько кварталов в крупном городе, оценивают в IT-компании «Крок», основные затраты — это инфраструктура, то есть видеокамеры и центр обработки данных (ЦОД). И если первое в некоторых городах есть, то второго нет практически нигде, рассуждает в беседе с “Ъ” топ-менеджер компании, работающей в этой сфере.
По мнению большинства экспертов, регионы в основном не готовы тратить средства на такую цифровизацию.
Редкие из них могут приобрести подобные решения за собственные деньги, широкое масштабирование московского опыта может идти только с помощью субсидий из федерального центра, считает заместитель гендиректора Softline по работе с национальными проектами Андрей Шолохов
Гендиректор VisionLabs, чьи решения также применяются в Москве, Дмитрий Марков говорит, что компания тоже делает пилотные проекты в ряде регионов. «Там не федеральные деньги, а региональные. Строить ЦОД, покупать софт, создавать инфраструктуру и обслуживать ее — не самая дешевая история для многих регионов»,— подтверждает он.
По словам заместителя министра строительства и ЖКХ Максима Егорова, курирующего проект «Умный город», куда входят мероприятия по созданию систем интеллектуального видеонаблюдения, у правительства еще нет понимания, как системно финансировать субъекты федерации в этом направлении.
Пока планируется только конкурс, по итогам которого три города в стране, предложивших лучшие проекты по цифровизации, получат из центра по 30-75 млн руб. Как уточнил господин Егоров, муниципалитетам лучше договариваться с бизнесом о совместных проектах, а не ждать федеральных траншей на эти цели.
Никита Королев, Нижний Новгород
Система распознавания лиц в Москве теперь ищет протестующих. Как она устроена и что сделать для защиты — Технологии на TJ
Многократных участников акций вносят в базы наряду с опасными преступниками в розыске. И удалиться, судя по всему, нельзя.
Фото Андрея Гордеева для «Ведомостей»
23 и 31 января в России прошли самые масштабные протестные акции с 2020 года. По разным оценкам в них приняли участие десятки тысяч человек только в Петербурге и Москве, а в последний день января по всей стране задержали больше четырёх тысяч человек — силовики дважды поставили рекорд.
Больше всего задержаний было в столице — более 1,5 тысячи человек, но москвичей задерживали не только на самом митинге.
Полиция начала применять камеры с распознаванием лиц, и теперь приходит домой к людям, которых отследили «умные» камеры.
TJ рассказывает, как силовики взяли на вооружение распознавание лиц, почему маска от этого может не спасти и что опасного в преследовании протестующих с помощью технологии.
На применение распознавания лиц первым обратило внимание The Bell. Как отметили в издании, утром 31 января полиция пришла к историку Камилю Галееву — его отвезли в ОВД, а затем сразу в суд, где назначили 10 суток ареста за участие в акции, которая была неделю назад. Адвокат Михаил Бирюков тогда заявил, что историка вычислили по камерам на Тверской, заснявшим его 23 января.
Днём 31 января повторно участвовавших в акциях начали задерживать ещё и в метро, где установлены камеры с распознаванием лиц. Жителей доставляли в ОВД, а там сотрудники СК допрашивали их по уголовному делу по статье 236 УК РФ «о нарушении санитарных норм, создавших угрозу массового заражения COVID-19». Так произошло с мужем политолога Екатерины Шульман, а также с блогером Георгием Мальцом.
Судя по разговорам полицейских, меня нашла городская система наблюдения по камерам. Полицейские говорили, что проверят, не нахожусь ли я в уголовном розыске, и «все будет хорошо». В отделении полиции очень вежливый полицейский с грустным взглядом сразу стал оформлять протокол доставления в ОВД.
Я спрашивал, что происходит и почему задержан. Полицейский подтвердил, что меня нашли по камерам поиска, что сейчас будут проверять, участвовал ли я в митинге 23 января.На входе в ОВД Тверское уже сидели несколько задержанных, по разговорам которых я понял, что их тоже задержали по поиску камер на входе в метро.
В разговоре с ТАСС полиция подтвердила использование распознавания лиц в Москве. По словам сотрудников, система срабатывала на людей, которые неоднократно участвовали в акциях — их лица занесли в базу распознавания, по которой ищут преступников.
Сотрудники полиции в московском метро задерживали участников несанкционированной акции с применением системы распознавания лиц.
Там пояснили, что система срабатывала на лица, изображения которых занесены в базу как неоднократных участников различных несанкционированных акций, …
Сотрудники полиции в московском метро задерживали участников несанкционированной акции с применением системы распознавания лиц.
Там пояснили, что система срабатывала на лица, изображения которых занесены в базу как неоднократных участников различных несанкционированных акций, некоторые из которых ранее уже привлекались к ответственности.
4.5K
Это подтвердил и один из собеседников The Bell, близкий к ситуации. По его словам, система приспособлена для поиска преступников, но без проблем справится и с поиском протестующих — достаточно загрузить потенциальных участников в базу, чтобы в следующий раз алгоритмы нашли их автоматически.
Камера с распознаванием лиц в московском метро Фото РБК
В единичном формате систему распознавания лиц в Москве применяли для преследования политических активистов и раньше, но лишь в выборочном формате. Например, в октябре 2018 года полицейские остановили в метро активиста организации «Другая Россия» Михаила Акселя.
Сотрудники показали ему смартфон с фотографией мужчины, сделанной камерой наблюдения и сведениями о нём из базы МВД. По словам полицейского, смартфон издавал предупреждающий звук и мигал красным — это означает, что человек находится в розыске.
Как выяснил тогда Аксель после освобождения без обвинений, данные в базу занесли сотрудники центра «Э». На вопрос о том, как убрать данные из базы, если человек ни в чём не виноват, полицейские ответили активисту: «Никак».
В Москве работает самая совершенная система распознавания лиц в стране. Власти с 2016 года развивают инфраструктуру: к системе подключено уже не меньше 178 тысяч камер, а в 2021 году власти планировали подключить ещё 9 тысяч устройств, потратив 3 миллиарда рублей только на оборудование в Новой Москве.
Камеры уже подтверждали эффективность на деле — с их помощью ещё на Чемпионате мира по футболу-2018 году задержали 180 человек из базы правонарушителей. А в 2020 году систему впервые применили не для поиска преступников, а для отлова нарушителей режима самоизоляции во время пандемии.
Распознавание лиц быстро переориентировали на работу с обычными людьми — для этого использовали связку данных со смартфонов (нужно было отсылать подтверждения через случайные моменты времени) и «умных» камер.
Москвичам на карантине начали приходить штрафы даже за то, что они выносили мусор, хотя это не считалось нарушением карантина.
Для доказательства полиция предъявляла два снимка — фотографию из документов и фото лица около подъезда или на улице с подписью наподобие «03.03.2020 14:27:34 Соответствие: Низкое (72,79%)».
Московская система постоянно совершенствуется не только снаружи, но и изнутри. Как отметил в разговоре с The Bell один из участников рынка, периодически город просит вносить дополнения в функциональность системы. По словам собеседника, запросов специально для борьбы с протестующими от города пока не поступало, а последние обновления системы выпустили в конце 2020 года.
Систему распознавания лиц в Москве обеспечивают несколько поставщиков, а данными из неё пользуются не только полицейские, но и спецслужбы. В городе работает два набора камер — одни установлены у подъездов и в общественных местах, а другие в метро.
Общегородские камеры развивает департамент информационных технологий (ДИТ), а пользуется ими МВД. Камеры в метро — совместный проект ДИТ и Дептранса, а данные с них передают не только в МВД, но и в ФСБ, так как транспортные объекты считаются стратегическими и за ними осуществляют особый надзор.
Для распознавания лиц московские власти используют разработки трёх разных компаний, но основа — алгоритм FaceN для определения лица в кадре от компании N-Tech Lab, создавшей сервис FindFace для поиска людей во «ВКонтакте» по одному снимку. Помимо неё, город пользуется алгоритмами Visionlabs, принадлежащей «Сберу», и Tevian. За распознавание лиц в метро также отвечают разные поставщики в зависимости от конкретной станции.
Пример интерфейса системы распознавания лиц от N-Tech Lab Изображение N-Tech Lab
О работе алгоритма N-Tech Lab подробно рассказывал сооснователь компании и автор технологии Артём Кухаренко в интервью «Медузе» ещё в 2016 году — до начала плотного сотрудничества с властями. Нейросеть работает не с самими лицами, а с отличительными признаками: она извлекает из изображений величину глаз, фактуру бровей, форму губ и не только.
Алгоритм определяет признаки, назначает им приоритет и строит взаимосвязи.
Работа с признаками, а не с самими изображениями позволяет исполнять законы о приватности и одновременно использовать в сотни раз меньше вычислительных ресурсов, утверждают в компании.
По словам автора, алгоритм формирует около 80 чисел, описывающих информацию о лице, но о значении многих из них не знают сами разработчики.
Власти Москвы проследят за изоляцией через распознавание лиц и геоданные :: Технологии и медиа :: РБК
По словам источника РБК, знакомого с деталями проекта, для контроля за всеми жителями столицы нужно будет внедрить двухфакторную модель наблюдения. Базой для нее станут геолокационные данные, которые операторы связи могут получить со смартфонов своих абонентов.
Несколько собеседников РБК указали, что выявить нарушения общегородских ограничений на передвижение исключительно с помощью видеокамер и системы распознавания лиц не получится.
«Сейчас в систему загружается список тех, кого необходимо найти, и это ограниченный круг лиц, в основном это люди из федерального розыска.
Если мониторить всех жителей города, кто не попадает под исключение в ограничительных мерах, с технической точки зрения система справится с этим, но полиция не сможет выезжать на вызов каждый раз, когда кто-то выходит из дома», — пояснил один из источников РБК, знакомый с принципом работы городской системы.
Еще один собеседник РБК рассказал, что распознавание лиц с помощью камер необходимо для вторичной идентификации — прежде всего тех, кто вышел на улицу без мобильного телефона.
«Смысл системы распознавания по лицу в том, чтобы следить за кем-то.
А если мы следим за всеми, то это технически проще сделать другими способами, а дополнительно контролировать можно с помощью камер, например установленных в подъезде», — объяснил он.
По словам источника РБК, данные с камер будут собраны и обработаны государственной информационной системой (ГИС) «Городская система видеонаблюдения», оператором которой выступает департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы.
Он также отметил, что, несмотря на то что платформа ГИС мультивендорная, фактически с ней работает только NTechLab. «Когда эта система только создавалась, никто не предполагал, что она будет проходить боевые испытания уже в марте.
Поэтому пока другие вендоры подключиться к ней не успели», — заявил источник.
Однако, как пояснил после выхода материала основатель и председатель правления компании VisionLabs Александр Ханин, их городская система видеонаблюдения использует также продукт этой компании.
В составе системы VisionLabs отвечает за обработку данных в реальном времени со всех 105 тыс. городских камер.
Вопросы поиска нарушителей ограничения на передвижение с помощью системы он не комментирует.
Каковы технические ограничения
По словам представителя NTechLab, технически в их систему распознавания лиц можно загрузить данные обо всех жителях столицы, однако будут ли этими возможностями пользоваться в Москве, комментировать не стал, переадресовав вопросы к столичным властям.
«Алгоритм распознавания лиц технологического партнера «Ростеха» компании NТechLab позволяет в том числе отслеживать появление перед камерами людей из списков, формируемых органами, обладающими правом доступа к системе», — отметил представитель «Ростеха».
Например, во время ЧМ-2018 распознавание лиц помогло задержать лиц из списков федерального розыска, а также предотвратить попадание на матчи и в фан-зоны тех, кому вход был запрещен.
Гендиректор производителя и дистрибьютора систем видеонаблюдения Игорь Олейник объяснил РБК, что базы обычных жителей города, которые ранее не попадали в разыскные базы, «до последнего времени не существовало», поэтому функционал камер с распознаванием лиц не до конца понятен.
«В лучшем случае они могут считать количество уникальных людей, которые вышли из дома, и фиксировать их возвращение», — рассказал он.
Олейник предположил, что правительство, возможно, пойдет на крайние меры и «возьмет базы лиц из паспортных столов и у банков и сможет идентифицировать всех, кто получал цифровые заграничные паспорта и брал кредиты».
«Так можно отслеживать, что нарушитель покинул дом, но это огромный объем данных. Использоваться эта мера может в основном как профилактическая, оштрафовать всех таких нарушителей вряд ли возможно», — рассуждает он.
ДИТ с 2015 года закупает у операторов связи обезличенные данные, которые они получают по движению сим-карт абонентов.
Например, эти отчеты позволяют узнать, где живет и работает человек, по длительности пребывания в определенном месте в дневное и ночное время, сколько граждан находится в метро в конкретный период времени и куда они направляются, какие маршруты пользуются большей популярностью среди москвичей и т.д. Стоимость контракта на оказание услуг по предоставлению доступа к геоаналитическим данным на 2018–2020 годы составила 308,66 млн руб.
Согласно техническому заданию подобных закупок, данные операторов должны установить местонахождение конкретного лица с точностью до 500 м. По словам Олейника, сотовые операторы могут по геолокации определять местоположение с точностью до нескольких десятков метров, что позволяет определить, находится человек дома или нет.
Насколько это законно
По словам источника РБК, близкого к одному из крупных сотовых операторов, сейчас компании могут предоставить необезличенные геоданные пользователей только по решению суда, иначе это противоречит закону «О связи». По словам собеседника РБК, близкого к другому участнику рынка, чтобы не нарушить тайну связи, компаниям нужно будет получать согласие абонента на обработку подобных данных.
Представители МТС, «МегаФона» и «ВымпелКома» (бренд «Билайн») воздержались от комментариев.
Ранее председатель «Деловой России» Алексей Репик говорил РБК, что для тех жителей Москвы, кому необходимо выходить из дома на работу, планируется ввести специальные пропуска с QR-кодом, где будут записаны место жительства и работы гражданина. Для тех, кто работает на удаленке, не будет второй точки — места работы. «Но это не значит, что они не смогут сходить в аптеку или в продуктовый магазин», — говорил он.
По словам партнера коллегии адвокатов Pen & Paper Екатерины Тягай, инициатива введения QR-кодов как спецпропусков предполагает регистрацию на сайте mos.ru для последующего получения такого кода, при этом пользователь должен будет согласиться на обработку его геоданных.
Однако не все москвичи, в частности пенсионеры, пользуются смартфонами; вероятно, московские власти должны предоставить им иные возможности, считает Тягай. «QR-код представляет собой оптическую метку, потенциально он может быть скопирован в виде скриншота и впоследствии передан иному лицу.
Остается неясным, каким образом уполномоченные лица будут исключать такие ситуации и доподлинно удостоверять личность проверяемого лица», — отметила она.
Гендиректор юридической компании «Юристъ» Асия Мухамедшина напоминает, что действующие законы не предусматривают, что граждане должны получать QR-коды для удостоверения личности.
Она считает, что граждане будут обязаны предъявлять QR-коды по требованию правоохранительных органов, только если власти введут чрезвычайное положение и официально сообщат, что пропуск для выхода из дома будет действовать подобным образом.
При этом за неповиновение законному распоряжению или требованию сотрудника полиции на нарушителей может быть наложен штраф в размере от 500 до 1 тыс. руб. или административный арест на срок до 15 суток.
РБК направил запрос в пресс-службу мэрии и ДИТ.