Система распознавания лиц помогла полиции Китая поймать 25 преступников на фестивале пива

Видеокамеры, установленные на входах, за секунду идентифицировали личность каждого подозреваемого

На ежегодном фестивале пива в городе Циндао (Китай) полицейские арестовали 25 разыскиваемых преступников, применив технологию распознавания лиц. Среди задержанных был преступник, скрывавшийся 10 лет. Об этом сообщает издание Daily Mail.

На четырех входах на территорию фестиваля было установлено 18 камер. По словам полиции Циндао, камеры смогли зафиксировать в толпе лица преступников и распознать их за секунду. Система работает с точностью до 98,1%. Когда она сопоставляет внешность со сведениями из базы данных полиции и находит совпадение, звучит сигнал тревоги. На выходах фестиваля стояли шесть офицеров, которые останавливали подозреваемых.

Помимо фестиваля пива, полиция Китая применяет подобные камеры наблюдения в четырех городах на перекрестках, где задерживает пешеходов, переходящих дорогу в неположенном месте. В Пекине камеры стоят в парке и помогают поймать воров туалетной бумаги из общественных туалетов. Распознавание лиц применяется также в сети ресторанов быстрого питания KFC, чтобы предугадывать заказы посетителей, а также за счет технологии принять оплату заказа через специальные терминалы.

Технологии распознавания лиц в мире

Похожая система используется бывшей телекоммуникационной компанией Motorola и стартапом Neurala, занимающимся развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Компании объединились в работе над проектом создания умных камер, которые с помощью ИИ помогут полиции искать преступников и пропавших детей. Фирмы прорабатывают прототип будущей умной камеры, но уже сейчас высоко оценивают их потенциал работы в плотных городских средах и криминальных районах.

«Применение ИИ в вопросах общественной безопасности открывает уникальные возможности. Обучаемая электронная система сбора данных камер Neurala позволяет найти решения для таких проблем, как исчезновение ребенка или пропажа велосипеда», — говорит главный технический директор Motorola Пол Штейнберг.

Neurala создала и запатентовала алгоритмы на основе машинного обучения. Технология подходит для компьютеров небольших мощностей, что позволяет использовать ее на портативных устройствах. Основатель Neurala Массимилиано Версаче говорит, что программное обеспечение устроено по аналогии с мозгом млекопитающих. Он описал систему в исследовательской работе 2010 года. По его словам, система способна обучаться быстрее, чем традиционные поисковые технологии, а также ничего не «забывать».

«Технология L-DNN (Lifelong Deep Neural Network, долгоживущая нейросеть глубокого обучения) исключает риск „катастрофического забывания“ — проблемы номер один, ограничивающей рост нейронных сетей глубокого обучения для использования ее в реальном времени», — объясняет Версаче.

Технически сеть представляет собой несколько процессоров, составных и взаимосвязанных частей «мини-мозга». Благодаря этому чем большее количество лиц она запомнит, тем быстрее распознает цель.

«Технология Neurala позволяет ИИ обучаться моментально. Представьте, пропал ребенок. Родители тут же подходят к ближайшему полицейскому, показывают ему фотографию. Ее сканирует система и сразу начинается поиск», — приводит пример Штайнберг.

Развитие и применение распознавания лиц

Изначально видеонаблюдение зародилось как инструмент, решающий частные вопросы безопасности. Совершенствование технологий, расширение задач и возможностей, политика государств в области общественной безопасности вывели применение систем видеонаблюдения на новый уровень, пишут на портале Geektimes.

Преступников ищут и находят с помощью технологий многие продвинутые города мира, оснащенные крупной и серьезной сетью камер — Лондон, Берлин, Нью-Йорк. Например, полиции штата Нью-Йорк с 2010 года удалось поймать виновных в более чем в 20 тыс. преступлений. Причем более 7000 правонарушений было раскрыто за счет обновления технологии в прошлом году.

По обновленной технологии удвоилось количество точек, по которым сопоставлялось фотография подозреваемого с лицом из базы данных. Такие камеры применялись на дорогах и помогли точнее идентифицировать людей, использующих краденные водительские удостоверения или несколько лицензий на вождение.

В Москве система городского видеонаблюдения включает 145 тыс. камер. Столичные камеры пока не включены в систему интеллектуальной обработки изображения и идентификации лиц, но возможность внедрения такой системы аналитики обсуждают. Как сообщается на портале Москва 24, система распознавания лиц может появиться в московском метро к 2018 году.