Статья 'Криминалистические подходы к оценке эффективности систем видеонаблюдения' - журнал 'Полицейская и следственная деятельность' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Редакция > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Полицейская и следственная деятельность
Правильная ссылка на статью:

Криминалистические подходы к оценке эффективности систем видеонаблюдения

Суляева Александра Сергеевна

адъюнкт кафедры экспертно-криминалистической деятельности УНК СЭ Московского Университета МВД России имени В.Я. Кикотя

142302, Россия, Московская область, г. Чехов-2, ул. Южная, 24, оф. ул. Южная, д.24, кв.59

Sulyaeva Aleksandra Sergeevna

Postgraduate at the Department of Expert and Forensic Activity of V. Ya. Kikotya Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia 

142302, Russia, Moskovskaya oblast', g. Chekhov-2, ul. Yuzhnaya, 24, of. ul. Yuzhnaya, d.24, kv.59

uki_66@mail.ru

DOI:

10.25136/2409-7810.2021.2.32161

Дата направления статьи в редакцию:

11-02-2020


Дата публикации:

07-07-2021


Аннотация: Статья посвящена актуальным вопросам идентификации лиц по видеоизображениям. Рассмотрены современные возможности использования технологий распознавания внешности человека. Освещены существующие в настоящее время методы и комплексы программ, позволяющие использовать систему распознавания лиц по спискам. В статье излагаются требования, предъявляемые к информационным технологиям и средствам, а также эталонным образцам изображения лица. Особое внимание в статье уделено проблемным вопросам нормативного обеспечивания требований к техническим средствам, используемым для получения видеоизображений. Проанализированы факторы, оказывающие влияние на объективность и полноту отображения внешности человека. Проведен комплексный анализ одной из групп факторов, связанных с условиями съемки. Автор приходит к выводам о том, что для повышения эффективности работы систем видеонаблюдения необходимо соблюдать требования к информационным технологиям и образцам информации. А также, исходя из задач, стоящих перед правоохранительными органами и анализа факторов, влияющих на эффективность работы систем видеонаблюдения, в настоящее время назрела острая необходимость в разработке системы оценки эффективности работы систем видеонаблюдения.


Ключевые слова: информационные технологии, интеллектуальные технологии, система идентификации лиц, видеоизображение, видеонаблюдение, распознавание внешности, камеры видеонаблюдения, автоматическая идентификация, качество видеоизображения, требования к технологиям

Abstract: The article considers the topical issues of facial recognition in video images. The author studies the modern methods of using facial recognition technologies. The research covers the current methods and software systems able to use list-based facial recognition technologies. The article contains the requirements to information technologies and means, and to the reference facial images. Special attention is given to the problems of legal regulation of the requirements to technical means used for image acquisition. The author analyzes the factors impacting on the objectivity and comprehensiveness of imaging a person’s appearance. The author analyzes one of the groups of factors connected with the conditions of recording. The author arrives at the conclusion that in order to raise the effectiveness of the work of video observation systems, it is necessary to follow the requirements to information technologies and information references. The author notes that, based on the tasks of law-enforcement agencies and the analysis of factors impacting on the effectiveness of video observation systems, there is a necessity to develop a video observation systems evaluation system. 
 



Keywords:

surveillance camera, facial recognition, video surveillance, video image, facial identification system, intelligent technology, information technology, automatic identification, video quality, technology requirements

Видеонаблюдение в современном мире становится привычным и повседневным инструментом обеспечения общественного порядка, охраны территорий и различных объектов, а также контроля доступа. В любой системе видеонаблюдения, вне зависимости от сферы ее использования, ключевую роль играют видеокамеры. Современные камеры видеонаблюдения служат эффективным решением, позволяющим контролировать обстановку на улицах города и обеспечивать защиту от посягательств со стороны правонарушителей. От технических характеристик камер зависит качество и полнота фиксируемой криминалистически значимой информации, а также эффективность работы всей системы видеонаблюдения в целом.

Для увеличения производительности систем видеонаблюдения производители постоянно модернизируют свои технологии. В связи с этим были разработаны интеллектуальные технологии по автоматическому распознаванию лица, которые способствуют организации высокоэффективной работы правоохранительных органов.

Применение технологий автоматической идентификации лица позволяет решить ряд задач:

• во-первых, верификация, то есть процесс, при котором происходит сравнение представленного пользователем образца с шаблоном, зарегистрированным в базе данных, при этом признаки передаваемого пользователем образца сравниваются с зарегистрированным шаблоном и по результатам сравнения возвращается положительное или отрицательное решение о запрошенной идентичности [1];

• во-вторых, идентификация на закрытом множестве, а именно процесс последовательного сравнения признаков образца, переданного пользователем, с шаблонами, внесенными в базу данных, при которой все пользователи зарегистрированы в системе;

• в-третьих, идентификация на открытом множестве, другими словами поиск в базе данных, при которой некоторые пользователи не зарегистрированы в системе.

В настоящее время для обеспечения безопасности используются методы и комплексы программ, позволяющие использовать систему распознания лиц по спискам, являющуюся примером идентификации на открытом множестве. Именно этот вид систем чаще всего распространен в современном мире, например, система видеонаблюдения, установленная в общественных местах, и работающая со списком лиц, находящихся в розыске.

Не вызывает сомнения необходимость использования современных цифровых технологий в деятельности органов внутренних дел. Однако, на современном этапе существует ряд проблем, как теоретического, так и практического характера, не позволяющих широко и всесторонне использовать интеллектуальные технологии в целях раскрытия и расследования преступлений.

На основе анализа имеющихся в собранной нами коллекции видеоизображений с установленных систем видеонаблюдения в городе и в различных помещениях, можно выделить организационно-технические проблемы, связанные с несовершенством систем видеонаблюдения, которые фиксируют информацию о внешнем облике.

Видеоизображения, получаемые с камер систем видеонаблюдения, подвержены различным факторам, влияющим на объективность и полноту отображения внешнего облика человека. Н.Н. Ильин предложил разделить их на пять групп. [2]. По мнению автора к первой группе относятся факторы, связанные с характеристиками самих видеокамер. К второй группе относятся факторы процесса записи видеоизображения на носитель информации. Третья группа - это факторы условий, при которых осуществлялась видеосъемка. Четвертая - это группа факторов, отображающая состояние внешности человека. И к пятой группе относятся факторы, связанные с хранением видеозаписи

Однако, на наш взгляд данные группы факторов, позволяют рассмотреть влияние лишь на саму видеозапись и на отображение в ней элементов внешнего облика человека. Но существующие группы не полностью описывают причины, которые оказывают влияние на систему распознавания.

В связи с вышеизложенным мы считаем необходимым дополнить предложенную Н.Н. Ильиным классификацию, еще одной группой факторов, связанных с качеством эталонных образцов внешности лица.

Рассмотрим более подробно те факторы, которые могут оказывать влияние на работу технологий распознавания личности.

Факторы, связанные с характеристиками видеокамер, к которым относятся такие понятия как: разрешение, получаемого изображения, наличие функции баланса белого и автоматической диафрагмы, а также значение фокусного расстояния и угла обзора видеокамеры.

Современным видеокамерам присущ широкий спектр разрешений, благодаря чему получаем больше информации о происходящем в кадре, при этом процентные соотношения нахождения тела и лица человека в кадре не используются, как это было ранее. Теперь требования к разрешающей способности указываются в пикселях с дополнительным альтернативным параметром: количеством миллиметров цели, приходящихся на один пиксель изображения, полученного с камеры видеонаблюдения. Так, например, в европейском стандарте EN 50132-2-1 «Системы аварийной сигнализации. Системы контроля замкнутых телевизионных систем (CCTV), используемые в целях безопасности» прописано, что для целей распознавания количество пикселей на 1 метр по горизонтали должно быть 125, а для идентификации 250. А значение альтернативного параметра 8 миллиметров и 4 миллиметра, приходящихся на 1 пиксель для распознавания и идентификации соответственно.

Также на качество изображения влияют факторы процесса записи видеоизображения на носитель информации, такие как скорость записи, формат сжатия. Остановимся более подробно на этих факторах.

Скорость записи определяется как количество кадров, записываемых в одну секунду. Однако, скорость записи можно варьировать в зависимости от необходимых задач и конкретных объектов. Для целей идентификации в оживленных местах (торговый центр, аэропорт), где постоянно присутствует большое количество людей, необходимо использовать высокий показатель кадров в секунду, чтобы камера не упустила важные моменты.

Большое влияние на системы распознавания оказывают факторы, связанные с условиями, в которых проводилась съемка. Эту группу факторов можно разделить на несколько категорий.

Первая категория. Для эффективной и правильной работы системы необходимо уделять внимание поведению лица в кадре, а именно его позе и расположению перед камерой (низкое или высокое, с имеющимся или нет отклонением вправо или лево), наклону головы и расстоянию до камеры.

Ко второй категории относятся факторы влияния окружающей среды, которые включают в себя: различные погодные условия, уровень освещенности и направление света. В случаях, когда невозможно обеспечить достаточное освещение и заранее известно, что существует угроза боковой, либо иной засветки, работа системы распознавания лиц становится неэффективной или невозможной. Также неправильную работу системы может спровоцировать нахождение другого лица в кадре, так как возможна ситуация, при которой система пропустит искомое лицо.

К факторам состояния внешности объекта запечатления можно отнести выражение лица идентифицируемого человека, нанесенная на лицо косметика, присутствующие борода или усы, изменившаяся относительно эталона в базе данных прическа. Помимо этого на идентификацию лиц может повлиять и предметы одежды, например, темные очки, различные шарфы и головные уборы, скрывающие определенные элементы внешности.

Таким образом, существует большое количество сбивающих факторов, которые влияют на правильность и эффективность работы систем автоматического распознавания внешности. При условии уменьшения влияния этих факторов на информационные технологии, можно добиться лучших результатов в распознании лиц и уменьшить вероятность возникновения ошибок и сбоев системы.

В настоящее время, согласно Указу Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 года № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» разрабатываются нормативно-правовые акты, в которых указываются основные характеристики и требования к камерам видеонаблюдения, а также рекомендации по установке и использованию информационных технологий, предназначенных для фиксации криминалистически значимой информации в целях проведения идентификации.

Так, в Приказе министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 25 июня 2018 г. №321 [3] прописаны требования к техническим средствам, использующимся для обработки изображения лица в целях идентификации, а также порядок обработки (сбора и хранения), полученных биометрических персональных данных и образцов.

В требования к информационным технологиям и средствам были включены такие положения, как минимально возможное разрешение получаемого изображения, которое должно быть не менее 1280x720 пикселей; эквивалентное фокусное расстояние (далее ЭФР) в зависимости от расположения от камеры до объекта идентификации, если человек находится на расстоянии до полуметра, то значение ЭФР варьируется от 31 до 100 мм. При нахождении человека от полуметра до одного метра от камеры, значение ЭФР варьируется от 28 до 100 мм. Также в данном приказе указаны параметры освещенности в области лица для камер с функцией автоматической коррекции освещенности и без нее.

К образцам данных (эталонам) изображения лица были предъявлены такие требования, как поворот и наклон головы от фронтального положения не более 5°, отклонение не более 8°. Соответствие размерных характеристик: количество пикселей, приходящихся на расстояние между центрами глаз, должно быть не менее 120, а значение горизонтального и вертикального размера лица не менее 480 и 640 пикселей соответственно.

Помимо размеров изображения, требования предъявляются и к внешнему виду запечатленного лица. Например, не допускается закрытие волосами или посторонними предметами лицо по всей ширине от бровей до нижней губы; фотографирование в солнцезащитных очках, либо в очках, содержащих световые элементы. Выражение лица должно быть нейтральным, спокойным, рот закрыт, глаза раскрыты нормально для конкретного субъекта, в зависимости от заболеваний или поведенческих факторов.

Также не допускается: нахождение на изображении других лиц, либо их фрагментов; использование ретуши и редактирования изображения, но возможно использование функции кадрирования изображения. Запечатленное лицо должно быть равномерно (без теней и бликов) освещено.

Указанные выше требования к информационным технологиям и образцам информации при условии их соблюдения, позволят повысить эффективность работы систем видеонаблюдения.

Для более точной картины проблем существующих при использовании видеоизображений, нами было проведено анкетирование более 100 экспертов, специализирующихся в области проведения портретных экспертиз, из разных регионов Российской Федерации. Около 50% опрошенных утверждают, что качество видеозаписи чаще всего неудовлетворительное, объект съемки находится не в резкости, а значит получается «размазанное» изображение, не позволяющее установить характеристики мелких элементов. Также на видеозаписях присутствуют глубокие тени, чаще всего съемка производится с неправильного ракурса (сверху-вниз), либо против света. Около 15 % опрошенных утверждают, что работают по видеозаписям среднего и хорошего качества, но и в них выделяют такие проблемы, как установка камеры далеко от объекта и маленькая площадь, которую занимает в кадре лицо человека. По результатам анкетирования было выявлено, что существующие проблемы связаны с качеством видеозаписи, которую изымают с систем видеонаблюдения.

Таким образом, исходя из задач, стоящих перед правоохранительными органами, анализа факторов, влияющих на эффективность работы систем видеонаблюдения, а также путем изучения законов в области применения видеозаписи и учетом современных потребностей практики, в настоящее время назрела острая необходимость в разработке системы оценки эффективности работы систем видеонаблюдения.

Библиография
1.
ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1-2007. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Эксплуатационные испытания и протоколы испытаний в биометрии. Часть 1. Принципы и структура. М.: Стандартинформ. 2009.
2.
Н.Н. Ильин. Факторы, влияющие на отображение анатомических элементов внешнего облика человека, запечатленных на видеозаписи // [Электронный ресурс] URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/665/ (дата обращения: 20.08.2019)
3.
Об утверждении порядка обработки, включая сбор и хранение, параметров биометрических персональных данных в целях идентификации, порядка размещения и обновления биометрических персональных данных в единой биометрической системе, а также требований к информационным технологиям и техническим средствам, предназначенным для обработки биометрических персональных данных в целях проведения идентификации: приказ Минкомсвязи России от 25 июня 2018 г. №321. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
References (transliterated)
1.
GOST R ISO/MEK 19795-1-2007. Avtomaticheskaya identifikatsiya. Identifikatsiya biometricheskaya. Ekspluatatsionnye ispytaniya i protokoly ispytanii v biometrii. Chast' 1. Printsipy i struktura. M.: Standartinform. 2009.
2.
N.N. Il'in. Faktory, vliyayushchie na otobrazhenie anatomicheskikh elementov vneshnego oblika cheloveka, zapechatlennykh na videozapisi // [Elektronnyi resurs] URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/665/ (data obrashcheniya: 20.08.2019)
3.
Ob utverzhdenii poryadka obrabotki, vklyuchaya sbor i khranenie, parametrov biometricheskikh personal'nykh dannykh v tselyakh identifikatsii, poryadka razmeshcheniya i obnovleniya biometricheskikh personal'nykh dannykh v edinoi biometricheskoi sisteme, a takzhe trebovanii k informatsionnym tekhnologiyam i tekhnicheskim sredstvam, prednaznachennym dlya obrabotki biometricheskikh personal'nykh dannykh v tselyakh provedeniya identifikatsii: prikaz Minkomsvyazi Rossii ot 25 iyunya 2018 g. №321. Dostup iz sprav.-pravovoi sistemy «Konsul'tantPlyus».

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

РЕЦЕНЗИЯ
на статью на тему «Криминалистические подходы к оценке эффективности систем видеонаблюдения».

Предмет исследования.
Предложенная на рецензирование статья посвящена вопросам оценки эффективности систем видеонаблюдения с точки зрения целей и задач криминалистической науки, а также выработке криминалистических подходов к такой оценке. К предмету исследования также относится проблема необходимости в разработке системы оценки эффективности работы систем видеонаблюдения.

Методология исследования.
В тексте статьи прямо не указана ее цель, однако из ее названия и содержания можно понять, что цель заключается в рассмотрении криминалистических подходов к оценке эффективности систем видеонаблюдения, предложении авторской точки зрения в связи с данным подходами. Методы, используемые автором, как представляется, выбраны в соответствии с необходимостью достижения данной цели. Так, автором использованы следующие методы. Анализ, синтез, систематизация различных научных точек зрения и примеров из практики. Эти методы позволили системно рассмотреть вопросы определения эффективности систем видеонаблюдения. Методы классификации использовался в целях систематизации проблем определения эффективности систем видеонаблюдения, группировки таких проблем. Авторов эффективно использованы методы эмпирического познания (наблюдения, обобщение, эксперимент), направленные на изучение конкретных примеров использования систем видеонаблюдения и выявления конкретных проблем в связи с этим.
К сожалению, автором не в полном объеме использованы перспективы методов, связанных с анализом научной литературы. Недостаток библиографии и используемых мнений авторов привел к тому, что методы, направленные на изучение и систематизацию доктринальный знаний в рассматриваемой области, мало использованы. Представляется, что данный момент должен быть устранен путем доработки статьи.
Таким образом, выбранная автором методология в целом адекватна цели исследования, позволяет изучить большую часть аспектов темы в ее совокупности.

Актуальность.
Актуальность заявленной проблематики не вызывает сомнений, так как проблема установления криминалистических подходов к оценке эффективности систем видеонаблюдения значима как в правоприменительном, так и в доктринальном аспекте. С теоретической точки зрения необходима систематизация знаний, которые могут быть использованы для оценки современных систем видеонаблюдения. Причем такая система знаний должна опираться не только на современные достижения техники, но и по возможности, быть эффективной для будущего, должна быть использована и при дальнейшем неизбежном совершенствовании систем видеонаблюдения. С практической точки зрения необходима выработка конкретных рекомендаций сотрудникам правоохранительных органов, а также иным практикующим юристам, адвокатам в целях грамотного проведения оперативных мероприятий, а в будущем использование данных знаний в течение уголовного судопроизводства.

Научная новизна.
В предложенной статье имеется определенная степень научной новизны. Она заключается в следующем. Во-первых, автором предложена оригинальная аргументация наличия проблемы в оценки эффективности систем видеонаблюдения для целей криминалистической науки. В частности, автор считает «необходимым дополнить предложенную Н.Н. Ильиным классификацию, еще одной группой факторов, связанных с качеством эталонных образцов внешности лица». Во-вторых, оригинальной является систематизация эмпирического материала, связанного с оценкой эффективности систем видеонаблюдения для целей криминалистической науки. В-третьих, сделан конкретный вывод о том, что «назрела острая необходимость в разработке системы оценки эффективности работы систем видеонаблюдения».
К сожалению, нет конкретных предложений по поводу такой системы или ее отдельных проявлений. Такие предложения усилили бы и конкретизировали бы позицию автора о том, как такая система оценки могла бы создаваться.
Таким образом, материла статьи могут иметь определенных интерес для научного сообщества с точки зрения развития вклада в развитие науки.

Стиль, структура, содержание.
Тематика статьи соответствует специализации журнала «Полицейская и следственная деятельность», так как посвящена проблемам установления криминалистических подходам к оценке эффективности систем видеонаблюдения. Данная тематика относится к специализации данного журнала.
Содержание статьи соответствует названию, так как автор рассмотрел некоторые аспекты подходов к оценке эффективности систем видеонаблюдения, предложил к обсуждению примеры из эмпирического материала, сделал на основе этого конкретные выводы. В качестве несущественного замечания можно указать на отсутствие примеров из судебной практики, которые, например, показывали бы случаи отказа судов в принятии в качестве доказательств по уголовным делам видеозаписей. Их наличие усилило бы позицию автора при рассмотрении правоприменительного аспекта темы.
Качество представления исследования и его результатов следует признать положительным. Из текста статьи прямо следуют предмет, задачи, методология и основные результаты исследования. Отметим, что все части статьи логически взаимосвязаны и дополняют друг друга.
Оформление работы в целом соответствует требованиям, предъявляемым к подобного рода работам. Существенных нарушений этих требований не обнаружено.

Библиография.
Следует низко оценить качество использованной литературы. Автором использован фактически один труд по заявленной тематики (Н.Н. Ильина). Другие подходы не были освещены. Тем самым, большое сомнение вызывает сам факт выяснения собственно криминалистических подходов (как это требует название и цель статьи), ведь эти подходы со ссылками на труды ученых не приведены. Таким образом, библиографический список не обладает признаком достаточности, не способствует раскрытию различных аспектов темы.
Автору настоятельно рекомендуется расширить библиографический список, рассмотреть различные подходы к описываемой проблеме со ссылкой на труды различных ученых.

Апелляция к оппонентам.
Оценить вопрос об апелляции к оппонентам сложно, так как в статье приведена только одна точка зрения (Н.Н. Ильина). Оценить это будет возможно только лишь после расширения библиографического списка, рассмотрения различных подходы к описываемой проблеме со ссылкой на труды различных ученых.

Выводы, интерес читательской аудитории.
Статья может быть интересна читательской аудитории в плане наличия в ней оригинальных выводов и обобщений применительно к использованию в целях криминалистической науки систем видеонаблюдения.
Выводы являются логичными, обоснованными и достоверности, так как основаны на научной обоснованной и признанной методологии. Хотелось бы увидеть в статье большее количество подтверждений из научной литературы.

Проанализировав основные выводы статьи, следует указать на следующее.

На основании изложенного, суммируя все положительные и отрицательные стороны статьи
«Рекомендую статью опубликовать» несмотря на несколько замечаний, так как последние носят незначительный характер.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"