Видеонаблюдение с человеческим лицом

Если взглянуть вверх при прогулке или поездке по городу, ваш взгляд с большой вероятностью наткнется на направленную в вашу сторону камеру видеонаблюдения. По оценкам, в крупных американских городах — Нью-Йорке, Чикаго и Вашингтоне — сегодня установлены десятки тысяч камер. В Великобритании их больше 1,85 млн, по одной на каждые 32 гражданина, в том числе 12 тыс. в лондонском метро. Сами лондонцы поговаривают, что их снимают по 300 раз в день. Это близко к истине — по полицейской статистике, в среднем каждый британец попадает в объектив примерно 70 раз в сутки, что красноречиво говорит о том, насколько повсеместны камеры видеонаблюдения.

Камеры в общественных местах

Помимо осуществления видеонаблюдения, камеры помогают оценивать плотность толпы на стадионах и в аэропортах, следить за эффективностью наружной рекламы и витрин, а также отмечать транспортные заторы, аварии и дорожные работы. Камеры, следящие за автодорогами, наряду с другими методами все чаще используются для распознавания автомобилей в системах регулировки дорожного движения, а информацию с таких камер транспортные управления начинают предоставлять широкой публике. Например, британское Управление автомагистралей дает водителям возможность просматривать съемку, сделанную с его 1,5 тыс. камер, в целях распространения информации о пробках.

Когда частные системы видеонаблюдения только появились, они обычно состояли из одной или нескольких камер, соединенных коаксиальным кабелем с единственным монитором и записывающим устройством. Подобные системы до сих пор нередко используются в магазинах и жилых домах. В начале 2000-х распространились IP-системы видеонаблюдения, когда подешевели IP-камеры и возникли стандарты беспроводных сетей. Но видеопоток с таких камер чаще всего шифровался и широкой публике доступен не был.

По ряду причин, в том числе ввиду необходимости предоставлять различным госструктурам беспрепятственный доступ к одним и тем же сетям публичных камер, многие из них теперь передают картинки без шифрования, и любой может просмотреть их в Интернете. В этом отношении развитие сетей публичных камер похоже на две другие технологии, из частных превратившихся в публичные: Интернет и GPS. Так же, как использование Интернета и GPS помогло развитию платных сервисов, на что изначально никто не рассчитывал, переход на сети интерактивных камер создаст новые коммерческие возможности. Например, наружную рекламу оснащают специализированными камерами для регистрации присутствия зрителей, степени их внимания, возраста и пола.

Но потенциал публичных камер не реализуются полностью, пока они не начнут обеспечивать реальную двустороннюю интерактивность, а не просто регистрировать реакцию людей. Неплохо было бы также создать интерфейсы программирования в помощь разработчикам. Именно от них будут поступать новые идеи по поводу возможностей использования публичных камер.

Дружелюбные камеры

У публичных камер, конечно, много применений помимо чистой слежки, однако если встретиться взглядом с этим безликим устройством, «притаившимся» где-то на потолке, то обычно приходит только мысль о Большом Брате. Избежать подобной негативной реакции можно было бы, если дать камерам «лицо», видное публике. Такая более «дружелюбная» камера могла бы поддерживать с вами связь через монитор, размещенный рядом с ней. Камера бы при этом наблюдала за вами, а лицо — реального охранника или компьютерного аватара — реагировало бы на ваши действия.

Рассмотрим простой сценарий. Камеры видеонаблюдения в метро следят за активностью на платформе, а за ними, в свою очередь, приглядывает оператор. Пассажир-инвалид, оказавшийся перед неподвижным эскалатором, жестами объясняет перед камерой, что ему нужна помощь. Оператор на мониторе подтверждает, что видит пассажира, и либо указывает ему на другой эскалатор, либо сообщает, что помощь сейчас придет.

Нынешние публичные камеры либо спрятаны, либо размещены так, чтобы сразу не было понятно, что вы под наблюдением. Во многих круглосуточных магазинах также вместе с камерами установлены экраны, на которых видно, что вас снимают, — чтобы отпугнуть потенциальных воришек. Дружелюбные же камеры должны быть, наоборот, заметными и услужливыми. Подобно полицейским, они должны быть готовы указать путь или дать другую информацию, но при этом — быть готовыми отреагировать на чрезвычайную ситуацию.

Наблюдение

Сегодня камеры безопасности в общественных местах столь многочисленны, что операторы уже не могут эффективно следить за всеми ними, поэтому охранники вынуждены ограничиваться выборочным просмотром или прибегать к помощи систем анализа событий.

Из-за ненадежности технологий распознавания системам общественной безопасности присуща большая доля ложных срабатываний и пропусков, поэтому они далеко не всегда способны понять, когда перед ними разворачивается ЧП. Например, несмотря на наличие обширной сети публичных камер на Таймс-сквер, 1 мая 2010 года она не смогла распознать дым, идущий из припаркованного автомобиля. Задымление заметил прохожий и сообщил в полицию, которая выяснила, что в автомобиле взрывчатка, загоревшаяся, но не сдетонировавшая. Тем не менее камеры оказались полезными в расследовании инцидента: полицейские изучили видеозаписи и через два дня задержали виновника.

Для экономии ресурсов у большинства публичных камер есть функция включения записи только при распознавании движения. Это полезно для охраны территорий, где обычно нет активности, например пустого дома или склада, но не подойдет для оживленных улиц и шопинг-центров. Для снижения объема передачи, просмотра и хранения видео можно снимать только самые заметные события. При этом «заметность» определяется конкретной текущей задачей — например, падение человека может быть триггером при наблюдении за домом престарелых, а попытка входа в дверь с надписью «Только выход» — за терминалом аэропорта.

Ряд исследователей, в том числе в Bell Labs, экспериментируют с распознаванием аномальных событий — это нечто среднее между распознаванием движений и экстренных ситуаций. Камера обучается выявлять события в поле своего зрения, отступающие от непрерывно обновляемой статистики средней активности; такая статистика учитывает различные факторы — например, время суток и день недели, проводятся ли в конкретный день игры на стадионе или какая погода характерна в разное время года для данного парка.

Рис.1. Распознавание аномальных событий. Синяя линяя соответствует норме — усредненной статистике активности (видны два отклонения, не выходящие за пределы нормы) для конкретного дня недели, собранной за много месяцев. Сиреневая линия отражает реальную активность в этот день. Хотя в течение дня активность есть всегда, система отметила два случая выхода за рамки нормы

Как видно на рис. 1, система, разработанная в Bell Labs, отмечает фрагменты видео для просмотра оператором, когда зарегистрирована необычная активность, то есть когда она выходит за пределы статистической нормы для конкретного дня недели и времени суток. Система не пытается распознавать чрезвычайные ситуации (это может привести к большому числу ложных срабатываний), но при этом существенно снижает объем видео, который приходится просматривать человеку.

Интерактивность

Сотрудники служб безопасности, сколько бы их ни было, не могут постоянно следить за всей вверенной территорией. Соответственно, посетители, потерявшиеся или нуждающиеся в помощи, вынуждены пользоваться кнопками вызова охраны или экстренными телефонами. С помощью дружелюбных камер сотрудники могли бы напрямую общаться с посетителями, например, чтобы предупредить о чем-то, успокоить или дать указания по проходу. Посетители имели бы возможность беседовать с охранниками, а те — выяснять обстановку по картинке с активной камеры и соседних. При необходимости можно было бы отобразить на мониторе какое-либо видео.

Интерактивные системы могли бы также пользоваться ранее обработанными данными. Например, дружелюбные камеры, установленные на станции метро, могли бы равномернее распределять пассажиров по платформе, тем самым повышая комфорт и безопасность и ускоряя высадку и посадку. Камеры также могли бы помогать с выбором маршрута: ночью пешеход мог бы пройти самой оживленной дорогой ради безопасности, а днем, чтобы избежать толпы, — более длинным, но спокойным путем.

Выбор оптимального режима интерактивности — наиболее сложная задача при реализации подобной системы. Людям обычно комфортнее общаться устно, но для камер, находящихся в шумных общественных местах либо установленных высоко, это не подойдет. В таких случаях удобнее привлечь «внимание» камеры жестикуляцией. Если же требуется пообщаться устно, камера могла бы направить посетителя к ближайшему сотруднику или отобразить номер, который нужно набрать на сотовом телефоне для получения помощи.

Экспериментальная оценка

Рис. 2. На выставке в Джерси-Сити дружелюбная камера обращается к зрителям в ответ на их жесты

Специалисты Bell Labs в сотрудничестве с музеем Liberty Science Center собирают данные для разработки дружелюбных камер. Действующая в музее экспозиция PixelPalooza демонстрирует многочисленные камеры (рис. 2), установленные по всему зданию. Эти камеры не ведут наблюдение, а измеряют поток людей на выставках, собирая данные о ежедневной посещаемости.

Экспозиция была создана для проверки и совершенствования методов автоматизированного анализа видео, а также для просветительских целей — она демонстрирует, как компьютер справляется с соответствующими задачами. Вместо отслеживания индивидуальных посетителей или попыток распознавания лиц система снимает только контуры движущихся фигур — «поток движения» (motion flow). При этом регистрируется направление и скорость перемещения контуров — именно этими двумя параметрами описывается поток движения.

Чтобы понять, как оптимально реализовать интерактивное взаимодействие с монитором дружелюбной камеры, определяется ряд особенностей: степень внимания (человек остановился перед камерой или взглянул на нее), заинтересованность (взгляд задержался на камере на несколько секунд) и попытки взаимодействия (например, камере помахали рукой).

Заинтересованность людей меняется в зависимости от того, чье лицо на дисплее, каковы его размеры и расположение. Дисплей труднее сделать дружелюбным в оживленном общественном месте, где на камеру могут одновременно смотреть несколько человек. Но предварительные результаты испытаний показали, что люди в таких местах спокойно относятся к тому, что за ними и окружающими смотрит лицо с монитора, особенно когда его взгляд плавно переходит с одного объекта наблюдения на другой.

***

Назначение дружелюбных камер — вернуть то, что было утрачено, когда вместо смотрителей во многих общественных местах появились камеры наблюдения. Если нынешние безучастные камеры снабдить человеческим лицом и интерактивными возможностями, они станут вызывать меньше беспокойства, а кроме того, это позволит повысить безопасность и получить новые возможности.

Лоренс О'Горман (larry.ogorman@alcatel-lucent.com) — научный сотрудник подразделения Bell Labs компании Alcatel-Lucent.