Взирая на лица

Уличные видеокамеры настраивают на поиск преступников

ОгонёкHi-Tech

Взирая на лица

Новость недели: с будущего года все московские городские видеокамеры будут проверять прохожих по базам разыскиваемых преступников. Как наc начали сканировать при всяком удобном случае, разбирался «Огонек»

Материал подготовили Никита Аронов, Ольга Филина, Кирилл Журенков

Камеры теперь не только снимают нас, но и узнают. Фото: Getty Images

«Нет задачи контролировать каждого гражданина, но поиск преступников и пропавших людей — это важно»,— заявил на прошлой неделе замминистра строительства и ЖКХ Андрей Чибис и пообещал включить систему распознавания лиц в разрабатываемый сейчас министерством стандарт городской инфраструктуры «Умный город».

Но Москва взялась за дело, не дожидаясь. Столичная мэрия обещает в течение 2019 года подключить к системе розыска преступников все городские камеры наружного наблюдения. Причем 40 процентов столичных камер, по заявлениям мэрии, уже обновлены под эту задачу. Эксперимент с распознаванием лиц по видео запустили еще накануне чемпионата мира по футболу на камерах московского метро и, похоже, считают удачным.

Сколько удалось поймать настоящих преступников, цифры разнятся. В департаменте информационных технологий мэрии Москвы говорят о 98 нарушителях. «Ростех», инвестировавший в компанию NtechLab, которой принадлежит один из тестируемых алгоритмов FindFace Security, заявил о 180 правонарушителях из федеральных баз данных. А ведь есть еще второй алгоритм — FaceControl компании «Вокорд». Какой из них в итоге поставит на вооружение Москва, пока не известно. Но и то, и другое — отечественные разработки.

Конец приватности?

Тут явный предмет для национальной гордости. В топе мировых рейтингов распознавания лиц три российские компании. И это, видимо, не просто совпадение.

— Сложились несколько факторов. Во-первых, у российских разработчиков была база имен и фотографий «Вконтакте», которую долгое время было очень легко выкачивать из этой социальной сети. Во-вторых, в нашей стране сильный запрос на безопасность, в том числе со стороны государства. Но не только государства — у нас на каждой парковке охранник со шлагбаумом,— объясняет Антон Мальцев, директор компании CVML, специализирующейся на компьютерном зрении и машинном обучении.

Стоит ли удивляться, что когда в отрасли случилась маленькая революция, российские компании ее возглавили. Революция связана с нейронными сетями, это такие программы, учащиеся решать задачи методом проб и ошибок. Изображение лица из видеокадра анализируется последовательно разными слоями нейросети. И на каждом следующем уровне программа выявляет для себя все более абстрактные признаки. Причем программист уже знать не знает, что именно нейросеть считает важным. Все работает по принципу «черного ящика». На входе картинка, на выходе ответ. И вот несколько лет назад эти «черные ящики» научились давать очень точные ответы при сравнении лиц. Впрочем, Мальцев считает, что хоронить привычную приватность пока рано.

— На сегодняшний день все системы распознавания лиц дают очень много ложных срабатываний. Если взять базу из тысячи человек, то каждый 10-тысячный случайный прохожий будет весьма похож на кого-нибудь из этой базы. Цифры ошибок в России никто не раскрывает, но уверен, что они очень большие.

В Британии, где полицейские тоже экспериментировали с распознаванием лиц, цифры обнародовали. И они впечатляют. В Лондоне насчитали 98 процентов ложных срабатываний, в Южном Уэльсе — 92 процента. Полиция Уэльса тут же получила судебный иск от местного жителя Эда Бриджеса. Он возмущен, что искусственный интеллект записал в потенциальные преступники тысячи обычных людей. На родине Оруэлла общественность вообще не одобряет сплошное сканирование лиц. Есть целое движение, в котором участвует баронесса Дженни Джонс из Палаты лордов.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Tanya Tanya

В черном платье Тани Котеговой чувствуешь себя защищенно и тепло, как в коконе

Seasons of life
Кто может, пусть сделает лучше Кто может, пусть сделает лучше

20 лет назад в Москве состоялась премьера «Гладиатора»

OK!
«Дружба» требует ремонта «Дружба» требует ремонта

Что с легендарным нефтепроводом и почему Москва и Минск не могут договориться

Огонёк
Проявить внимание Проявить внимание

Снимки, сделанные в СССР и России с конца 1940-х до наших дней

Esquire
Андре Асиман: Из Египта Андре Асиман: Из Египта

Отрывок из мемуаров автора «Назови меня своим именем» Андре Асимана

СНОБ
7 растений, которые нужно удобрять яичной скорлупой 7 растений, которые нужно удобрять яичной скорлупой

Не все домашние и садовые растения предпочитают яичную скорлупу

Cosmopolitan
Как проводят время на карантине студенты и старшеклассники. Фотопроект Как проводят время на карантине студенты и старшеклассники. Фотопроект

Как изменилась жизнь старшеклассников и студентов во время изоляции

Esquire
Вокруг Москвы за один день: 5 идеальных маршрутов для короткого путешествия за город Вокруг Москвы за один день: 5 идеальных маршрутов для короткого путешествия за город

Неожиданные маршруты для короткой однодневной вылазки за свежим воздухом

Forbes
Лучшие фильмы про лето Лучшие фильмы про лето

Лучшие фильмы о лете согреют тебя в мороз, утешат в холода и вылечат в стужу

Maxim
Химера, олицетворявшая глобализацию Химера, олицетворявшая глобализацию

Новую эпоху определит конфронтация США и Китая

Огонёк
Исследователи из Nielsen Norman рассказали, как люди читают текст в интернете и что изменилось за последние 15 лет Исследователи из Nielsen Norman рассказали, как люди читают текст в интернете и что изменилось за последние 15 лет

Как люди читают в интернете

VC.RU
Покажите это школьникам! 6 самых необычных экранизаций классики Покажите это школьникам! 6 самых необычных экранизаций классики

Подборка фильмов по классике, которые не дадут вам заскучать

Cosmopolitan
Что делает с нами самонасилие и почему мы его не замечаем Что делает с нами самонасилие и почему мы его не замечаем

Что делать, если человек сам разрушает свою юизнь?

Cosmopolitan
9 самых злых роботов кинематографа 9 самых злых роботов кинематографа

Роботы в кино — это настоящее воплощение зла

Популярная механика
Как великие люди не стали теми, кем хотели Как великие люди не стали теми, кем хотели

Кем эти знаменитые люди на самом деле хотели стать

Weekend
Осиновый кол при низкой температуре Осиновый кол при низкой температуре

Роторный испаритель, который пришел на кухню из научных лабораторий

Bones
Гениальное советское такси, которое не оценили Гениальное советское такси, которое не оценили

История такси ВНИИТЭ-ПТ

Maxim
Спокойной ночи, платежи: истории россиян, которые нашли необычные способы избавиться от кредита Спокойной ночи, платежи: истории россиян, которые нашли необычные способы избавиться от кредита

Непогашенные кредиты имеют почти 40 миллионов россиян

Esquire
Секрет некрофагов: как грифы едят мертвечину и остаются здоровыми Секрет некрофагов: как грифы едят мертвечину и остаются здоровыми

Так эти птицы избавляют нас от множества опасных бактерий

National Geographic
Создан алгоритм, предсказывающий поведение кубитов под влиянием шума Создан алгоритм, предсказывающий поведение кубитов под влиянием шума

Как эффективно управлять динамикой квантовых битов при наличии внешних шумов?

Популярная механика
Яблоко раздора, или Почему растет живот Яблоко раздора, или Почему растет живот

Как все-таки избавиться от лишних килограммов в области талии?

Psychologies
Волки умеют анализировать действия людей и собак Волки умеют анализировать действия людей и собак

В какой именно момент собаки научились слушаться и анализировать человека

National Geographic
Литовская кольцевая Литовская кольцевая

Писатель Евгений Бабушкин делится своими наблюдениями за человечеством

Esquire
Бомбически рекомендую! Актер Максим Лагашкин советует понравившиеся книги, сериалы и шоу Бомбически рекомендую! Актер Максим Лагашкин советует понравившиеся книги, сериалы и шоу

Рекомендации от актера Максима Лагашкина

Maxim
Сгубила красота: звезды, которым идеальное тело стоило жизни Сгубила красота: звезды, которым идеальное тело стоило жизни

Эти девушки стали жертвами жестких стандартов красоты

Cosmopolitan
Как добиться всего, чего хочешь: ключевые навыки успешной личности Как добиться всего, чего хочешь: ключевые навыки успешной личности

Кого можно считать успешным человеком и что отличает таких людей?

Cosmopolitan
Преодоление себя, победы и поражения: 8 отличных документальных фильмов про спорт Преодоление себя, победы и поражения: 8 отличных документальных фильмов про спорт

Документальные фильмы о спорте — эмоциональные, полные триумфа и печали

Esquire
10 лучших ролей Мэттью Макконахи 10 лучших ролей Мэттью Макконахи

Самые запоминающиеся образы Мэттью Макконахи

Esquire
Что такое интроекции и чем вредны чужие убеждения Что такое интроекции и чем вредны чужие убеждения

Почему интроекции вредят нашему благополучию и как научиться ими управлять

РБК
Бритни – в 14, Лима – в 27: во сколько лет лишились невинности звезды и с кем Бритни – в 14, Лима – в 27: во сколько лет лишились невинности звезды и с кем

Эти звезды описали, во сколько лет и с кем они лишились девственности

Cosmopolitan
Открыть в приложении