CC BY
89ПРАВООХРАНИТЕЛЬНАЯ ОЕЯТЕЛЬНОСТЬ И АаВОКАТУРА
DOI: 10.24412/2224-9133-2023-1-178-182 КАНОКОВА Ляна Юрьевна,
NIION: 2021-0079-1/23-33 преподаватель кафедры
MOSURED: 77/27-025-2023-01-33 специально - технической подготовки
Северо - Кавказский институт повышения квалификации (филиал) Краснодарского университета МВД России, e-mail: mail@law-books.ru
ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ОБЩЕСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Аннотация. Данная статья освещает вопросы внедрения интеллектуальной системы видеонаблюдения и мониторинга с целью борьбы с преступностью. Она анализирует передовой зарубежный опыт использования системы распознавания лиц в противодействии преступности на примере стран, таких как Китайская Народная Республика, Великобритания, страны Евросоюза и другие. Кроме того, статья рассматривает мнения ученых относительно внедрения технологий распознавания лиц, основанных на искусственном интеллекте, машинном обучении и нейросетях.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание лиц, компьютерное зрение, общественная безопасность, основные права человека.
KANOKOVA Lyana Yurievna,
teacher of the department of special - technical training North Caucasus Institute for Advanced Training (branch) Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia
FOREIGN EXPERIENCE IN DEVELOPING FACE RECOGNITION TECHNOLOGY IN ENSURING PUBLIC SAFETY
Annotation. The article deals with the implementation of an intelligent video surveillance and monitoring system for the purpose of detecting and investigating crimes. The advanced foreign experience of using face recognition technology in anti-crime activities is considered on the example of the People's Republic of China, Great Britain, EU countries and other countries. The opinions and views of scientists regarding the implementation of face recognition technologies based on artificial intelligence technology, machine learning and neural networks are analyzed.
Key words: artificial intelligence, machine learning, face recognition, computer vision, public safety, fundamental human rights.
Научно-технический прогресс оказал существенное влияние на деятельность, связанную с обеспечением общественного порядка и безопасности, расширив возможности использования инновационных подходов. Использование высокотехнологичных решений позволяет значительно ускорить процессы сбора и анализа криминалистически значимой информации. Исследования И.А. Шашковой свидетельствует о тенденции перехода к глобальному информационному сообществу, которое характеризуется развитой системой информационных
телекоммуникаций, включающей повсеместное распространение средств видеонаблюдения [15, с. 236-241].
Согласно некоторым исследованиям, компьютерное зрение стало популярным в информационных технологиях за последние несколько лет и сформировало отдельную область применения. Эта технология проникла во многие отрасли, и ее использование стало неотъемлемой частью различных процессов. Среди актуальных направлений в информационных технологиях, системах безопасности и автоматизации можно выделить
методы распознавания и глубокого обучения ней-росетей [7, с. 111-114].
Современные проблемы, связанные с безопасностью, стимулируют рост интереса к идентификации людей с помощью компьютерного зрения и цифровой обработки изображений. Как подчеркивают М.С. Мочалов и М.В. Медведев, разработка интеллектуальных систем обеспечения безопасности в настоящее время активно использует эти технологии [9, с. 64-65].
Внедрение современных систем видеонаблюдения с использованием искусственного интеллекта и нейросетей является актуальным трендом, и многие страны внимательно следят за передовым зарубежным опытом. Китай занимает лидирующую позицию в мире в разработке и внедрении искусственного интеллекта. Правительство Китая активно поддерживает развитие проектов, связанных с искусственным интеллектом, и в этой сфере мировой рынок растет на 44,5% в год, превышая средний глобальный показатель в 26,2% [13, с. 588-606]. Создание систем идентификации изображений - это одна из задач, включенных в «Трехлетний план содействия развитию индустрии искусственного интеллекта (2020-2023 гг.)» в Китае, в рамках которой реализуются конкретные мероприятия и принципы развития ИИ. Китайские ^-гиганты Hikivison, Dahua, iFlyTek, SenseTime и Jiadu занимаются созданием и внедрением таких инновационных проектов. Стоит отметить, что 8 из 10 самых «наблюдаемых» городов в мире находятся в Китае, а два других - Лондон и Атланта [16]. Видеокамеры используются для обеспечения безопасности, фиксации противоправных действий и распознавания лиц, нарушивших закон, включая неоплаченные штрафы, нарушения ПДД, неуплату кредитов, уклонение от алиментов и нахождение в розыске. Проект «Eyecool» использует системы видеонаблюдения в аэропортах и на железнодорожных станциях для поиска преступников и передачи информации в систему Skynet, которая является национальной системой технико-контролируемого отслеживания с 176 млн. камер, планируется увеличение их числа до 626 млн. к 2023 году. Китайская система ТКО также используется для создания национальной базы данных «социального кредитного рейтинга», которая содержит информацию о благонадежности каждого гражданина. В сравнении, национальные системы видеонаблюдения США включают около 50 млн. камер, Великобритании - 5-6 млн., России - около 300 тыс. [5].
По мнению Д. Примшица и С. Голубева, создание интеллектуальных платформ в Китае позволяет воздействовать на мотивы поведения общества, контролировать этот процесс и
бороться с терроризмом и криминальной активностью. [11. C. 43-50].
Осенью 2017 года на пивном фестивале в Циндао полиция с помощью камер задержала 25 человек, находящихся в розыске [8, с.13]. Для обеспечения безопасности на фестивале было установлено 18 видеокамер на четырёх входах, которые способны распознать разыскиваемых лиц в течение одной секунды. Благодаря точности системы в 98,1%, было задержано лицо, которое было в розыске в течение 10 лет. При совпадении черт лица с данными криминалистической базы полиции, система выдает сигнал тревоги. На выходах стояли 6 офицеров, которые задерживали подозреваемых [10, с. 16].
С помощью новых технологий полиция может выявлять и наказывать нарушителей правил дорожного движения. Для этого производится поиск личности в базах данных социальных сетей и мобильных операторов. При обнаружении нарушения полицейские высылают штраф и предупреждение. Дополнительно, с 2018 года, китайская компания LLVision Technology Co разработала солнцезащитные очки с встроенной камерой, которые используются полицией для выявления лиц, находящихся в розыске. Очки подключены к криминалистической базе данных [1].
В Китае внедрена система биометрической идентификации на транспорте, использующая технологию распознавания лиц, что позволяет снизить транспортную нагрузку, увеличить производительность системы и улучшить меры безопасности. Также, на некоторых туристических маршрутах были установлены системы автоматической идентификации пассажиров, что улучшает туристический сервис и общественный порядок. В то же время, практика использования биометрической идентификации в Великобритании указывает на несколько другой подход, связанный с использованием видеокамер для наблюдения за поведением людей и распознавания лиц для целей обеспечения безопасности. В Лондоне установлено более 420 тысяч видеокамер, часть из которых способны определять наличие подозрительных предметов и распознавать лица людей, находящихся в розыске [14].
В Великобритании с 2012 года были внедрены камеры наружного наблюдения, регулируемые специальным законодательством, с целью обеспечения пропорционального применения видеоконтроля на объектах, с учетом ожидаемых рисков и угроз. С 2016 года полицейские службы Лондона начали использовать технологию распознавания лиц в режиме реального времени (LFR), которая призвана бороться с насильственными преступлениями, связанными с оружием и т.д. Однако, наблюдаются проблемы с ошибками
распознавания лиц, особенно темнокожих представителей, так как система обучается преимущественно на светлокожих людях. Некоторые эксперты и правозащитные организации считают эту систему недостаточно надежной и даже противозаконной. Согласно исследованиям ученых из Университета Эссекса, уровень погрешности системы может достигать 81%. Поэтому существует риск нарушения прав и свобод отдельных граждан [4].
В странах Евросоюза наблюдается общий тренд в сторону особого внимания неприкосновенности частной жизни, а также минимизации рисков и угроз, связанных с злоупотреблениями в области распознавания лиц. В настоящее время возникает острая необходимость обсуждения вопроса об установлении моратория на использование технологии распознавания лиц в общественных местах в странах Евросоюза до тех пор, пока не будут решены правовые аспекты их использования в целях обеспечения защиты личных прав граждан и конфиденциальности частной жизни [6].
В Российской Федерации системы автоматического распознавания лиц на основе искусственных нейросетей широко используются в области транспорта, финансов и общественной безопасности. Аппаратно-программные комплексы, такие как «Безопасный город», работают в городах России для обеспечения мониторинга и превентивных мер по различным угрозам общественной безопасности и правопорядку. Камеры обрабатывают видеопоток и автоматически сопоставляют лица с базой данных людей, находящихся в розыске, и при совпадении отправляют сообщение соответствующим сотрудникам полиции.
Компания NTechLab (Россия) разработала технологию распознавания лиц FindFace SDK, которая обеспечивает идентификацию людей в местах большого скопления народа. Технология находит лица на фото или видео, затем создает шаблон и сравнивает его с данными в базе данных. Применение FindFace SDK привело к задержанию более 180 нарушителей во время проведения Чемпионата мира по футболу в 2018 году и помогло задержать 11 преступников в Татарстане в 2019 году. Технология используется только в крупных городах России, таких как Москва, Санкт-Петербург, Казань, а ее применение ограничивается правилами, регулирующими обработку персональных данных и обеспечивающими конфиденциальность и безопасность граждан [12. с. 62-65].
В целях обеспечения национальной безопасности, МВД России осуществляет внедрение Федеральной информационной системы биометрических учетов (ФИСБУ) для поиска и иденти-
фикации преступников и подозреваемых с помощью городских камер видеонаблюдения. ФИСБУ в будущем объединит ресурсы различных типов биометрической информации, включая дактилоскопическую и фоноскопическую информацию, лаборатории ДНК-анализа, биометрические комплексы, а также системы проверки по оперативно-справочным, розыскным и криминалистическим учетам.
В Южной Корее, использование систем искусственного интеллекта в «Умном городе», таком как Сонго, показывает высокую эффективность в обеспечении общественной безопасности. Подключение каждого объекта к сети позволяет собирать данные от датчиков, расположенных на улицах, зданиях и дорогах, и отправлять их для анализа в главный пункт управления [17, с. 314-316].
Согласно исследованиям Е.Г. Бершадской, Е.И. Игоревича и А.И. Мартышкина, несмотря на длительные исследования в области идентификации личности по лицу и разработку подобных систем, остается открытым вопрос нахождения наиболее эффективного метода идентификации человека по его лицу. Основной задачей большинства автоматических систем идентификации человека по лицу является сопоставление изображения выбранного лица с базой данных других лиц. Ключевыми показателями подобных систем являются вероятность ложного распознавания и вероятность отказа в распознавании [3, с. 49-53].
М.С. Абламейко, Н.В. Шакель и Р.П. Богуш приводят классификацию трех моделей функционирования «умных городов», в которых использование интеллектуальных систем видеонаблюдения играет важную роль: китайскую, европейскую и смешанную [2, с. 84-92]. Каждая модель имеет уникальные характеристики и механизмы реализации. В Российской Федерации рекомендуется использовать смешанную модель систем видеонаблюдения, которая оптимизирует использование видеонаблюдения, сокращает риски злоупотреблений и подделок материалов, и требует правовой базы, которая регулирует сбор, обработку, и хранение биометрической информации.
При использовании видеокамер с распознаванием лиц в качестве доказательства, необходимо соблюдать конституционные, уголовные, уголовно-процессуальные, и другие нормы, которые защищают частную жизнь граждан. В статье 12 Всемирной декларации прав человека (1948 г.) и статье 17 Международного пакта о гражданских и политических правах (1966 г.) установлены запреты на произвольное или незаконное вмешательство в личную и семейную жизнь, а также право на защиту от такого вмешательства.
Возможно, принять принципиальное решение отказаться от внедрения биометрических технологий, включая системы распознавания лиц, в стране, ссылаясь на нарушения фундаментальных прав личности, несогласие общества и другие соображения. Тем не менее, такое решение не остановит развитие научно-технического прогресса, а отсутствие соответствующей правовой базы может привести к безответственному отношению к биометрическим персональным данным, злоупотреблениям, а также повышению рисков и угроз при сборе и обработке информации.
При реализации указанных технологий следует учесть комплекс подходов, включающих
технические, организационные, методические и особенно правовые меры. Внедрение систем распознавания лиц непременно вызывает вопросы, касающиеся защиты прав и законных интересов граждан от произвольного и несанкционированного контроля за их жизнью и поведением, а также других угроз, связанных с незаконным вмешательством в личную жизнь. В связи с этим следует стремиться к достижению баланса между интересами государства в области обеспечения общественной безопасности и интересами личности, в частности, предотвращению злоупотреблений вмешательства в личную жизнь со стороны государства.
Список литературы:
[1] Kinling Lo. In China, these facial-recognition glasses are helping police to catch criminals. [Электронный ресурс] - URL: https://www.scmp.com/news/china/society/article /2132395/chinese- police-scan-suspects-using-facial-recognition-glasses. (дата обращения 13.02.2023 г.).
[2] Абламейко М.С., Шакель Н.В., Богуш Р.П. Использование систем искусственного интеллекта при обеспечении общественной безопасности в «Умном городе»: юридические аспекты // Вестник Полоцкого государственного университета. - 2021. - № 2021. - С. 84-92.
[3] Бершадская Е.Г., Маркин Е.И., Мартышкин А.И. Методы идентификации личности по изображению лица // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. - 2020. - Т. 9. - № 1 (49). - С. 49-53.
[4] В Лондоне установили камеры с системой распознавания лиц. [Электронный ресурс] - URL: https://hi-tech.ua/v-londone-ustanovili-kamery-s-sistemoj-raspoznavaniya-licz/. (дата обращения 13.02.2023 г.).
[5] Видеонаблюдение с функцией распознавания лиц будет внедрено в метро до 1 сентября. [Электронный ресурс] -URL: https://www.m24.ru/news/mehr-Moskvy/23012020/ 104711?utm_ source=CopyBuf. (дата обращения 14.02.2023 г.)
[6] Детинич Г. ЕС может запретить технологии распознавания лиц в общественных местах. [Электронный ресурс] -URL: https://3dnews.ru/1001694. (дата обращения 14.02.2023 г.)
[7] Исраелян А.М., Исраелян Г.М., Климова Д.Н. Нейросетевые методы идентификации человека по изображению лица //Актуальные научные исследования в современном мире. - 2021. - № 11-12 (79). - С. 111-114.
[8] Можова Е. Отследить за 3 секунды // Полиция. - 2019. - №4 (2738). - С. 13.
[9] Мочалов М.С., Медведев М.В. Идентификация человека в системах видеонаблюдения // Юность и Знания - Гарантия Успеха - 2015: Сборник научных трудов 2-й Международной научно-практической конференции. Отв. Ред. Горохов А.А., 2015. - 2 том. - С. 64-65.
[10] «Приманкой послужило пиво» // Щит и меч. - 2017. - №37 (1581). - С. 16.
[11] Примшиц Д., Голубев С. Китайский подход к ускоренному освоению технологий искусственного интеллекта // Наука и инновации. - 2019. - №4 (194). - С. 43-50.
[12] Пучкова Д.В. Возможность использования габитоскопического модуля и иных современных технологий, при расследовании преступлений // Тенденции развития науки и образования. - 2020. -№68-7. - С. 62-65.
[13] Струкова П.Э. Искусственный интеллект в Китае: современное состояние отрасли и тенденции развития // Вестник Санкт-Петербургского университета. - 2020. - Т. 12. - Вып. 4. - С. 588-606.
[14] Шарафиев И. Лондон использует рекордное количество камер наружного наблюдения. [Электронный ресурс] - URL: https://hightech.fm/2019/08/01/cctv. (дата обращения 13.02.2023 г.)
[15] Шашкова И.А. Пределы допустимого вмешательства в частную жизнь посредством использования камер видеонаблюдения в целях раскрытия преступлений // Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации: достижения и проблемы применения: Сборник научных статей V Международ-
•^mmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm^
ной студенческой научно-практической конференции. Юго-Западный государственный университет. -2019. - С. 236-241.
[16] Ширяева П. 168 камер наблюдения на 1000 человек. Как живется в «безопасном» Чунцине? [Электронный ресурс] - URL: https://ekd.me/2019/10/168-kamer-nablyudemya-na- 1000-chelovek-kak-zhivetsya-v-bezopasnom-chuncine/дата обращения 14.02.2023 г.)
[17] Шрейнер И.Ю., Пашкова И.С. Внедрение системы «Умный город» для повышения безопасности городской среды // Безопасность городской среды: материалы IV Междунар. научно-практ. конф., Омск, 16-18 нояб. 2016 г. - Омск: Омский гос. техн. ун-т, 2017. - С. 314-316.
Spisok literatury:
[1] Kinling Lo. In China, these facial-recognition glasses are helping police to catch criminals. [Elektron-nyj resurs] - URL: https://www.scmp.com/news/china/society/article /2132395/chinese- police-scan-sus-pects-using-facial-recognition-glasses. (data obrashcheniya 13.02.2023 g.).
[2] Ablamejko M.S., SHakel' N.V., Bogush R.P. Ispol'zovanie sistem iskusstvennogo intellekta pri obe-spechenii obshchestvennoj bezopasnosti v «Umnom gorode»: yuridicheskie aspekty // Vestnik Polockogo gosudarstvennogo universiteta. - 2021. - № 2021. - S. 84-92.
[3] Bershadskaya E.G., Markin E.I., Martyshkin A.I. Metody identifikaciilichnostipo izobrazheniyu lica// XXI vek: itogi proshlogo i problemy nastoyashchego plyus. - 2020. - T. 9. - № 1 (49). - S. 49-53.
[4] V Londone ustanovili kamery s sistemoj raspoznavaniya lic. [Elektronnyj resurs] - URL: https://hi-tech. ua/v-londone-ustanovili-kamery-s-sistemoj-raspoznavaniya-licz/. (data obrashcheniya 13.02.2023 g.).
[5] Videonablyudenie s funkciej raspoznavaniya lic budet vnedreno v metro do 1 sentyabrya. [Elektronnyj resurs] -URL: https://www.m24.ru/news/mehr-Moskvy/23012020/ 104711?utm_source=CopyBuf. (data obrashcheniya 14.02.2023 g.)
[6] Detinich G. ES mozhet zapretit' tekhnologii raspoznavaniya lic v obshchestvennyh mestah. [Elektronnyj resurs] -URL: https://3dnews.ru/1001694. (data obrashcheniya 14.02.2023 g.)
[7] Israelyan A.M., Israelyan G.M., Klimova D.N. Nejrosetevye metody identifikacii cheloveka po izobrazheniyu lica // Aktual'nye nauchnye issledovaniya v sovremennom mire. - 2021. - № 11-12 (79). - S. 111114.
[8] Mozhova E. Otsledit' za 3 sekundy // Policiya. - 2019. - №4 (2738). - S. 13.
[9] Mochalov M.S., Medvedev M.V. Identifikaciya cheloveka v sistemah videonablyudeniya // YUnost' i Znaniya - Garantiya Uspekha - 2015: Sbornik nauchnyh trudov 2-j Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Otv. Red. Gorohov A.A., 2015. - 2 tom. - S. 64-65.
[10] «Primankoj posluzhilo pivo» // SHCHit i mech. - 2017. - №37 (1581). - S. 16.
[11] Primshic D., Golubev S. Kitajskij podhod k uskorennomu osvoeniyu tekhnologij iskusstvennogo intellekta // Nauka i innovacii. - 2019. - №4 (194). - S. 43-50.
[12] Puchkova D.V. Vozmozhnost' ispol'zovaniya gabitoskopicheskogo modulya i inyh sovremennyh tekhnologij, pri rassledovanii prestuplenij // Tendencii razvitiya nauki i obrazovaniya. - 2020. - №68-7. - S. 62-65.
[13] Strukova P.E. Iskusstvennyj intellekt v Kitae: sovremennoe sostoyanie otrasli i tendencii razvitiya // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. - 2020. - T. 12. - Vyp. 4. - S. 588-606.
[14] SHarafiev I. London ispol'zuet rekordnoe kolichestvo kamer naruzhnogo nablyudeniya. [Elektronnyj resurs] - URL: https://hightech.fm/2019/08/01/cctv. (data obrashcheniya 13.02.2023 g.)
[15] SHashkova I.A. Predely dopustimogo vmeshatel'stva v chastnuyuzhizn'posredstvom ispol'zovaniya kamer videonablyudeniya v celyah raskrytiya prestuplenij / / Ugolovno-processual'nyj kodeks Rossijskoj Fed-eracii: dostizheniya i problemy primeneniya: Sbornik nauchnyh statej V Mezhdunarodnoj studencheskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. YUgo-Zapadnyj gosudarstvennyj universitet. - 2019. - S. 236-241.
[16] SHiryaeva P. 168 kamer nablyudeniya na 1000 chelovek. Kakzhivetsya v «bezopasnom» CHuncine? [Elektronnyj resurs] - URL: https://ekd.me/2019/10/168-kamer-nablyudemya-na- 1000-chelovek-kak-zhivet-sya-v-bezopasnom-chuncine/(data obrashcheniya 14.02.2023 g.)
[17] SHrejner I.YU., Pashkova I.S. Vnedrenie sistemy «Umnyj gorod» dlya povysheniya bezopasnosti gorodskoj sredy // Bezopasnost' gorodskoj sredy: materialy IV Mezhdunar. nauchno-prakt. konf., Omsk, 16-18 noyab. 2016 g. - Omsk: Omskij gos. tekhn. un-t, 2017. - S. 314-316.
