Как технология распознавания лиц помогает полиции. Способность полицейских распознавать и находить людей с историей совершения преступлений имеет жизненно важное значение для их работы. На самом деле, это так важно, что, по мнению офицеров, его наличие имеет основополагающее значение для создания эффективной уличной полиции, предупреждения преступности и расследования. Однако с учетом того, что общая численность сотрудников полиции сократилась почти на 20 процентов с 2010 года и зафиксировала рост преступности , полицейские силы обращаются к новым технологическим решениям, чтобы помочь расширить их возможности и возможности для мониторинга и отслеживания лиц, о которых они беспокоят.

Одной из таких технологий является автоматическое распознавание лиц (известное как AFR). Это работает, анализируя ключевые функции лица, генерируя их математическое представление, а затем сравнивая их с известными лицами в базе данных, чтобы определить возможные совпадения. Хотя ряд британских и международных полицейских сил с энтузиазмом изучают потенциал АФР, некоторые группы говорили о своем правовом и этическом статусе . Они обеспокоены тем, что эта технология значительно расширяет охват и глубину наблюдения со стороны государства.

Однако до сих пор не было убедительных доказательств того, какие системы AFR могут и не могут доставить для полицейской деятельности. Хотя AFR становится все более знакомым для общественности благодаря использованию в аэропортах помощи в управлении паспортными проверками , среда в таких условиях вполне контролируется. Применение подобных процедур для уличной полиции намного сложнее. Лица на улице будут двигаться и могут не смотреть прямо к камере. Уровни изменения освещения тоже, и система должна будет справиться с капризами британской погоды.

AFR в реальном мире

Чтобы построить картину того, как британская полиция использует текущую технологию AFR, в прошлом году нам было поручено оценить проект полиции Южного Уэльса, который был разработан для проверки полезности AFR в различных повседневных ситуациях полицейской деятельности. Начиная с финала Лиги чемпионов УЕФА 2017 года, проведенного в Кардиффе, наша команда наблюдала за сотрудниками, использующими эту технологию, и анализировала данные, полученные системой. Мы хотели собрать понимание того, как сотрудники полиции взаимодействовали с системой и какие результаты она позволила им достичь, а также проблемы, которые они испытывали при ее использовании.

Полицейские Южного Уэльса используют АФР в двух режимах. «AFR Locate» использует прямые каналы от камер видеонаблюдения, обычно устанавливаемых на маркированных полицейских фургонах, для сравнения подробных измерений особенностей лица людей с базой данных изображений полицейского содержания. Этими изображениями были все лица, которые считались заинтересованными лицами. Как правило, эта база данных содержала 600-800 изображений.

Другой режим «AFR Identify» отличается от другого. Здесь изображения неопознанных подозреваемых из прошлых мест преступления сравниваются с базой данных сил, хранящейся под стражей полиции. Эта база данных состоит из примерно 450 000 изображений.

В целом, оценка сделала вывод о том, что при наличии AFR полиция выявляет подозреваемых, которых они, вероятно, не смогли бы в противном случае. За 12-месячный период исследования более 100 арестов и обвинений были, по крайней мере частично, оказаны АФР.

Но это не система plug-and-play. Полиции пришлось адаптировать ряд своих стандартных рабочих процедур, чтобы заставить ее работать эффективно. Например, после обнаружения значительного влияния качества изображения на систему, определите операторов, которых кормили в рамках подготовки сотрудников следственных изоляторов, чтобы обеспечить, чтобы все будущие изображения работали эффективно.

Инструмент помощи

Только со временем офицеры узнали, как лучше настроить и использовать систему. Это было поддержано технологическими разработками в форме более сложного алгоритма, введенного частично через испытание. Это улучшение было значительным. В исходном лиге Лиги чемпионов только 3 процента матчей, предложенных системой, были оценены оператором. Однако к марту 2018 года этот показатель составлял около 46 процентов.

Как и во всех новаторских технологиях полицейской деятельности, существуют важные юридические и этические проблемы и проблемы, которые еще предстоит рассмотреть. Но для того, чтобы они осмысленно обсуждались и оценивались гражданами, регуляторами и законодателями, нам нужно детальное понимание того, что технология может реально реализовать. Существенные доказательства, а не ссылки на научно-фантастическую технологию – как видно из таких фильмов, как «Отчет о меньшинствах», имеют важное значение.

Имея это в виду, один из наших выводов заключается в том, что с точки зрения описания того, как применяется AFR в области полицейской деятельности в настоящее время, более точно думать об этом как о «помощи распознаванию лиц», а не о полностью автоматизированной системе. В отличие от функций пограничного контроля, где распознавание лиц является скорее автоматизированной системой – при поддержке уличной полиции алгоритм не решает, существует ли совпадение между человеком и тем, что хранится в базе данных. Скорее, система делает предложения полицейскому оператору о возможных сходствах. Затем оператор должен подтвердить или опровергнуть их.

По материалам phys.org