Ученые МИФИ разработали программный комплекс, который способен выделять нестандартное поведение людей в толпе, анализируя видео с камер наблюдения.
Недавний теракт в Санкт-Петербурге> унес жизни 15 человек, еще несколько десятков получили ранения. По записям видеокамер сотрудники спецслужб проследили весь путь, который проделал террорист в метро: вот он наблюдает за сотрудниками подземки, выжидая удобный момент, чтобы войти на станцию. Вот он несет сумку со второй бомбой, за которой второй исполнитель теракта так и не пришел… Как жаль, что мы это видим задним числом.
И возникает вопрос: а можно ли было помочь спецслужбам вычислить и обезвредить смертника заранее, как только его странное поведение зафиксировали камеры? Оказывается можно. Так считает руководитель лаборатории анализа данных Национального исследовательского ядерного университета МИФИ Вадим Даньшин. Он является одним из разработчиков программы, которая способна распознать террориста в толпе, анализируя в режиме он-лайн видео с камер наблюдения.
На первом этапе смертник должен попасть под подозрение еще до входа в метро
КАК ЧИТАТЬ ПО ЛИЦАМ
– Изначально мы разрабатывали систему выделения малозаметных объектов на горизонте, – поясняет Вадим Владимирович. – Например, объект на видео имеет площадь всего несколько пикселей, но мы научились определять траекторию движения и тип объекта…
– А зачем это было нужно?
– Например, для раннего распознавания самолетов на горизонте. Это очень нужная вещь для военных. И по ходу дела мы придумали интересную штуку: как с одной камеры восстанавливать трехмерный рельеф местности. А потом поняли, что с тем же успехом мы можем реконструировать не только холмы и улицы, но и человеческие лица. По кадру видеокамеры мы создаем 3D модель лица в режиме реального времени. Получившуюся трехмерную модель разбиваем на области, с которых считываем активность тех или иных мимических мышц лица. А дальше используя статистику о том, насколько часто они задействованы, можно определить в каком эмоциональном состоянии находился человек.
– То есть вы нашли способ прочитать внутреннее состояние человека по его лицу?
– Мимика может многое рассказать. Например, если вы ведете разговоры на повседневные темы, вы будете не задумываясь использовать определенный набор жесты, движения головы. Но если речь зайдет, например, о взятках, о проблемах на работе – то вы напряжетесь, станете менее жизнерадостным, перестанете использовать некоторые виды мышц. И это поведение можно выделить чисто математическими методами. Нашим коллективом разработана соответствующая открытая программная платформа, результаты работы которой сейчас активно проверяются независимыми лабораториями и экспертами. В перспективе дополнительную информацию могут дать данные о том, какой у вас пульс и частота дыхания…
– Но разве это можно высчитать по видео?
– Мы уже сделали алгоритм, который распознает и усиливает малозаметные процессы на видеозаписи. Например, после обработки видео обычной веб-камеры видно, как в такт сердечным сокращениям двигается вена на запястье человека. Так же пульс можно измерить с точностью до 3 ударов в минуту, наблюдая, как меняется кровонасыщение капилляров лица в такт ударов сердца. А если алгоритм направить на грудную клетку, то по узорам на рубашке видно, как рисунок во время дыхания двигается выше или ниже. Пока мы в основной программный комплекс эти возможности мы решили не включать, поскольку нужно проделать еще много работы, чтобы алгоритм работал не только в идеальных лабораторных условиях.
Так программа считывает параметры движения человека.
ПОД КОЛПАКОМ БОЛЬШОГО БРАТА
– Давайте возьмем в качестве примера последний теракт в Питере. Можете пошагово описать, как в идеале должна была сработать ваша программа, чтобы террориста обезвредили до того, как он привел бомбу в действие?
– На первом этапе смертник должен попасть под подозрение еще до входа в метро, на стадии подготовки к теракту. Существует образец поведения абонента в сотовой сети, по которому можно понять, что с ним что-то не так. Например, он встречается с определенными людьми, посещает лекции радикальной направленности, умышленно выключает сотовый телефон, покидает пределы города…
– О чем криминальном может намекать поездка за город?
– Например, о том что смертнику перед днем Х надо заехать в тайник. Весь этот массив данных должен собираться сотовыми сетями. Отдельно анализируется информация по тому, как человек зашел в метро. Система должна отследить: обычный ли это для него маршрут «дом – работа»? Если это нестандартный путь, то с какой скоростью он по нему движется? Должны работать камеры, которые снимают людей в переходах и делают фотографии лиц. Причем, они должны синхронно работать с сотовыми сетями, чтобы повысить точность систем распознавания лиц. И если по всей совокупности этих параметров система понимает, что человек ведет себя слишком необычно, надо оповестить ближайшего сотрудника безопасности.
– Но тогда окажется что мы все находимся под колпаком Большого Брата?
– Если вам не нравится – попробуйте отказаться от мобильного телефона или банковской карты. Вы же понимаете, что если пользоваться простым сотовым телефоном данные о вашем местонахождении известны сотовому оператору. Или другой пример – как только вы оплатили проездной на метро банковской картой между ними возникает однозначная связь и вас тут же идентифицируют на входе. Владельцы метро знают, как вы едете с работы домой и оптимизируют загрузку маршрутов. Да, в соответствии с Законом о персональных данных личную информацию можно использовать только по решению суда. Но если данные обезличенны, с ними вполне можно эффективно работать. Существующих вычислительных мощностей нескольких серверов вполне достаточно, чтобы анализировать поведение несколько десятков миллионов абонентов одновременно и обновлять их статусы чуть ли не каждые 30 секунд.
– В Питере, говорят, действовал «человек-невидимка», который раньше не светился в экстремистском подполье. Разве можно его вычислить в 5-миллионном городе по странному поведению в сети и перемещению в транспорте?
– Есть основания полагать, что можно. Хотел бы сослаться на работу Масачуссетского технологического института, где наглядно показано, что по 11 точкам маршрута можно выделить абонента с точностью 100 процентов из выборки в 1,5 миллиона абонентов. По тому, как обезличенные абоненты сотовой сети перемещаются между базовыми станциями научились распознавать среди них офисных сотрудников, школьников, их родителей, приезжих и местных, дальнобойщиков и таксистов… Это решаемые математические задачи. Но, насколько мне известно, готовых комплексов способных реализовать комплексный подход для решения данной задачи, нет еще ни в одной стране мира. Я думаю, что мы в России можем первыми решить эту проблему.
СОЗДАТЬ МОДЕЛЬ СКЕЛЕТА…
– Писали, что ваша программа может распознавать террористов по походке…
– Не совсем так. Я не знаю какая походка будет у террориста. Но мы действительно создаем программные комплексы, которые из движений каждого человека в кадре выделяют упрощенную модель скелета. У каждой такой модели собирается большое количество статистики, о том на какие углы и с какими скоростями сгибались суставы человеческого тела. На основании этой статистики делаются дообучаемые системы для распознавания паттернов поведения людей. Программа может понять: здесь человек присел, чтобы завязать шнурок, там перепрыгнул через турникет, а сейчас достает из сумки что-то тяжелое. Мы сейчас сотрудничаем с одним из стадионов в Германии. У них задача очень простая – на ранних стадиях выделить фанатов, которые создают беспорядки на трибунах: пытаются оторвать кресло, достают файеры. За этим, как правило, следует большая драка… Наша система поможет сотрудникам правопорядка быстрей реагировать на такие случаи, что позволит сделать просмотр футбольных матчей более безопасным и желанным видом отдыха.
Что касается походки террориста, тут все просто: в переходах метро у людей нет никаких причин задерживаться, они торопятся на работу или домой. И если камера фиксирует, что человек идет медленней других, посещает одно и то же место несколько раз за короткий промежуток времени, что-то ищет по сторонам, наблюдает за полицейскими, то это повод обратить на него пристальное внимание. Иными словами речь идет о системе автоматического распознавания нештатных ситуаций, которая помогает службам правопорядка быстрее реагировать ЧП. Сейчас на спецслужбы обрушивается огромное количество видеоматериалов, но они физически не в состоянии вручную их проанализировать.
– Но ведь у каждого человека свое представление о нештатных ситуациях. Например, женщина, у которой потекла косметика, тоже будет нервничать. И станет подобно террористу вести себя беспокойно и поминутно оглядываться. Как отличить ее от злоумышленника?
– В этом случает ничего страшного не произойдет, если сотрудник службы безопасности подойдет и вежливо спросит: все ли у нее в порядке? Да, известно, что автоматические системы в ряде случаев поднимают ложную тревогу. Но благодаря этому есть возможность предотвратить настоящую большую беду.