- Регистрация
- 12 Декабрь 2017
- Сообщения
- 422
- Реакции
- 450
- Баллы
- 193
Организация использования возможностей сети
Интернет при раскрытии преступлений
А. Ф. Купин,
доцент кафедры,
кандидат юридических наук
(МГТУ им. Н. Э. Баумана)
А. А. Павлова
(МГТУ им. Н. Э. Баумана)
В статье рассматриваются возможности применения ряда программ-
ных продуктов и поисковых систем для решения задач по распознаванию
неизвестных лиц и предметов с помощью сети Интернет. На основании
проведенного анализа функциональных возможностей этих программных
продуктов и технических средств делается вывод о необходимости их
использования для решения задач криминалистики.
Распознавание лиц и предметов, программные средства, поиско-
вые системы.
Развитие любых сфер деятельности современного общества сегод-
ня связано с использованием сети Интернет. В основном ее возможно-
сти применяются для поиска необходимой информации. Сравнительно
недавно пользователям сети Интернет поиск информации был досту-
пен лишь с помощью ключевых слов, введенных в поисковой строке
браузера. Однако с развитием технологий искусственного интеллекта
была реализована возможность поиска данных по загруженному изо-
бражению объекта. Несмотря на то, что развитие технологий поиска
в сети Интернет предназначено прежде всего для решения повседнев-
ных задач, не связанных с криминалистической деятельностью (выбор
понравившегося товара, образовательная деятельность и т. д.), ресурсы
сети Интернет могут представлять ценность и для решения ряда задач
криминалистики, например, задачи по поиску и распознаванию лиц
и предметов по их изображениям. Остановимся подробнее на возмож-
ностях некоторых программных средств, которые могут применяться
правоохранительными органами для решения поставленных перед
ними задач по розыску лиц и предметов 1 .
________________________________
1 Яковлева А. В., Алабердеев Р. Р., Андросов С. М., Афицинский В. А., Бабак Ю. Н.,
Баширова Н. В., Беспалько А. А., Бойко М. В., Бурбело О. А., Быкова К. В., Гапоненко А. В.,
В поисковую систему «Яндекс» функция поиска объектов по их
изображению была введена в 2013 г. посредством реализации техно-
логии компьютерного зрения «Сибирь». В основу этой технологии
положен специальный алгоритм, позволяющий разбивать загру-
женную картинку на «визуальные слова» – численные представле-
ния ключевых элементов изображения, что позволяет сопоставлять
эту картинку с миллиардами известных изображений, содержащих
такие же «визуальные слова», отсекая все остальные. Такой под-
ход позволяет обнаруживать копии изображения как с аналогич-
ными размерными характеристиками, так и с другими размерами.
В настоящее время создана и успешно функционирует усовер-
шенствованная версия технологии «Сибирь», которая позволяет,
используя опцию «Яндекс- Картинки», найти не только копии, но
и похожие фотоснимки загруженного изображения 1 . Для ее мак-
симально успешного применения необходимо на изображении
выделить область, содержащую искомый объект путем удаления
(обрезки) лишних элементов фотоснимка. В противном же случае
результаты поиска станут менее эффективными, так как будут опре-
деляться предметы, имеющие схожую форму и (или) цветовой тон,
но, как правило, не относящиеся к типу и виду исследуемого пред-
мета. Для проверки работы указанной технологии нами был про-
веден эксперимент, который подтвердил возможности поиска изо-
бражений предметов подобным образом. Так, при загрузке изобра-
жения неопознанного предмета, в качестве которого использовался
фрагмент разрезанной упаковки «Bertie Botts Beans», было найдено
изображение целой упаковки «Bertie Botts Beans».
Поиск предметов по их изображению в системе Интернет может
быть реализован и с помощью поисковой системы «Google». Так, при
загрузке изображения в поисковой строке системы «Google» автома-
тически определяется категория, к которой относится искомый объ-
ект. С целью проверки поисковых возможностей данной системы
нами был осуществлен с ее помощью поиск неопознанного предмета,
в качестве которого также использовалось изображение разрезан-
ной упаковки «Bertie Botts Beans». При этом поисковой системой
«Google» была максимально точно определена категория изобра-
женного предмета – «Bertie Botts Every Flavor Beans». Менее эффек-
тивный результат был показан при загрузке для поиска в качестве
______________________________
Гассий В. В., Герасимов А. В., Головко М. В., Долинко В. И., Еськов С. В., Злобина И. В.,
Калинина Н. Н., Камкия Б. А., Кизим А. А. и др.: Механизм экономико-правового обеспе-
чения национальной безопасности: опыт, проблемы, перспективы. Краснодар, 2012.
1 Яндекс. Яндекс научился искать без слов. URL: Блог Яндекса
company/71302 (дата обращения: 22.04.2018).
неопознанного предмета фотоснимка термовоздушной паяльной
станции. В результате поиска загруженного изображения указанно-
го предмета аналогичных изображений подобных предметов в сети
Интернет найдено не было. Однако при этом во вкладке «Страни-
цы с похожими изображениями» отобразились ссылки на страницы
сети Интернет, содержащие изображение данного объекта.
Возможности поисковой системы «Bing» также позволяют
решать задачи поиска объектов по их изображению. Так, например,
с ее помощью поиск загруженного изображения термовоздушной
паяльной станции оказался результативным: было найдено изобра-
жение предмета, аналогичное искомому. Существенным преимуще-
ством поисковой системы «Bing», по сравнению с иными, являет-
ся то, что в нее встроена функция выделения части изображения,
позволяющая дифференцировать поиск изображения по его отдель-
ным фрагментам, без использования дополнительных средств
и приемов, например, графических редакторов.
Поиск объектов по их изображению в сети Интернет может
быть проведен и с использованием приложений для мобильных
устройств. Одним из таких программных продуктов является при-
ложение «Reversee». Бесплатная версия данного приложения
позволяет загрузить имеющееся в памяти мобильного устройства
изображение (сфотографированное самостоятельно либо предо-
ставленное другим пользователем) в сеть Интернет и затем осуще-
ствить поиск сходных с ним изображений с помощью поисковой
системы «Google». Платная версия приложения «Reversee» предо-
ставляет дополнительные возможности поиска искомого изображе-
ния с использованием ресурсов систем «Yandex» и «Bing». В насто-
ящее время описанная технология поиска позволяет эффективно
находить изображения предметов и проверяемых лиц при наличии
их полных изображений, а также, в ряде случаев, при направлении
на поиск отдельных фрагментов изображений.
Эффективным средством поиска изображений лиц, разме-
щенных в сети Интернет, является приложение «TinEye», соз-
данное канадской компанией «Idee Inc». Используя систему
«MatchEngine», которая работает со своей собственной коллекцией
изображений, указанное приложение находит похожие или повто-
ряющиеся версии загруженного ранее и сохраненного фотоснимка 1 .
Поскольку значительное количество изображений лиц содер-
жится в социальных сетях, то эффективный поиск возможен
___________________________
1 Tin Eye. MatchEngine. URL: MatchEngine: the world's best private search by image API.
works (дата обращения: 22.04.2018).
с использованием специальных приложений, созданных под кон-
кретные социальные сети. Например, для анализа изображений
лиц в социальной сети «ВКонтакте» в феврале 2016 г. компания
«N-Tech Lab» создала программное средство «FindFace», которое по
результатам конкурса «Megaface», организованного университетом
Washington, обошло по своей эффективности программное обеспе-
чение распознавания «Google» 1 . Возможности его практического
применения достаточны просты. Для использования данного ресур-
са необходимо авторизоваться в социальной сети «ВКонтакте»
и загрузить изображение лица, после чего программа осуществит
поиск по базе находящихся изображений.
Следует отметить, что описанные выше приложения не про-
изводят идентификационное сравнительное исследование обнару-
живаемых изображений. Наряду с ними для осуществления поис-
ка лиц по их изображению в сети Интернет могут применяться
и иные программные продукты. Например, такие приложения, как
«VOCORD FaceMatica», проводящее сравнение лиц, изображенных
на разных снимках 2 , «FaceRect», анализирующее более 100 пара-
метров точек загруженного изображения лица и представляющее
вывод «JSON-файла», содержащего вектор ориентиров лица (глаз,
носа, рта) 3 и ряд других.
Обобщая вышеизложенное, отметим, что на сегодняшний день
разработано множество программных средств, созданных для поис-
ка и идентификации лиц и предметов по их изображениям, путем
анализа данных, выложенных в сети Интернет. Анализ результатов,
полученных при использовании различных программных средств
для поиска лиц и предметов по их изображениям, свидетельствуют
о том, что у каждого программного продукта есть свои преимуще-
ства. Так, с помощью поисковой системы «ЯндексКартинки» пред-
ставляется возможным определить предмет по изображению его
фрагмента, поисковая система «Bing» наилучшим образом проводит
поиск фотоснимков предметов с отсутствующими маркировочны-
ми обозначениями, а технология поисковой системы «Google» при
успешном распознавании изображенного объекта отсеивает мак-
симальное количество изображений, не относящихся к типу иско-
мого предмета. В свою очередь мобильное приложение «Reversee»
______________________________
1 FindFace.Pro. URL: Система распознавания лица человека | Программа FindFace (дата обращения: 22.04.2018).
2 Vocord FaceMatica. URL: https://vocord.ru/facematica/ (дата обращения:
22.04.2018).
3 FaceRect API. URL: APICloud.Me · FaceRect API – a service for face detection · Demo (дата обращения:
22.04.2018).
позволяет определить зафиксированный на изображении предмет,
анализируя данные через поисковые системы «Google», «Yandex»
и «Bing». Система поиска «TinEye» наиболее рациональна для поис-
ка изображений лиц, выложенных в сети Интернет, а программный
продукт «FindFace» специализирован на поиске изображений лица
путем анализа профилей пользователей социальной сети «ВКонтак-
те». Для получения эффективного результата по поиску лиц и пред-
метов по их изображениям, как правило, необходимо комплексное
использование программных средств с учетом их специфических
возможностей, временных рамок и характера решаемых в ходе поис-
ка задач.
Интернет при раскрытии преступлений
А. Ф. Купин,
доцент кафедры,
кандидат юридических наук
(МГТУ им. Н. Э. Баумана)
А. А. Павлова
(МГТУ им. Н. Э. Баумана)
В статье рассматриваются возможности применения ряда программ-
ных продуктов и поисковых систем для решения задач по распознаванию
неизвестных лиц и предметов с помощью сети Интернет. На основании
проведенного анализа функциональных возможностей этих программных
продуктов и технических средств делается вывод о необходимости их
использования для решения задач криминалистики.
Распознавание лиц и предметов, программные средства, поиско-
вые системы.
Развитие любых сфер деятельности современного общества сегод-
ня связано с использованием сети Интернет. В основном ее возможно-
сти применяются для поиска необходимой информации. Сравнительно
недавно пользователям сети Интернет поиск информации был досту-
пен лишь с помощью ключевых слов, введенных в поисковой строке
браузера. Однако с развитием технологий искусственного интеллекта
была реализована возможность поиска данных по загруженному изо-
бражению объекта. Несмотря на то, что развитие технологий поиска
в сети Интернет предназначено прежде всего для решения повседнев-
ных задач, не связанных с криминалистической деятельностью (выбор
понравившегося товара, образовательная деятельность и т. д.), ресурсы
сети Интернет могут представлять ценность и для решения ряда задач
криминалистики, например, задачи по поиску и распознаванию лиц
и предметов по их изображениям. Остановимся подробнее на возмож-
ностях некоторых программных средств, которые могут применяться
правоохранительными органами для решения поставленных перед
ними задач по розыску лиц и предметов 1 .
________________________________
1 Яковлева А. В., Алабердеев Р. Р., Андросов С. М., Афицинский В. А., Бабак Ю. Н.,
Баширова Н. В., Беспалько А. А., Бойко М. В., Бурбело О. А., Быкова К. В., Гапоненко А. В.,
В поисковую систему «Яндекс» функция поиска объектов по их
изображению была введена в 2013 г. посредством реализации техно-
логии компьютерного зрения «Сибирь». В основу этой технологии
положен специальный алгоритм, позволяющий разбивать загру-
женную картинку на «визуальные слова» – численные представле-
ния ключевых элементов изображения, что позволяет сопоставлять
эту картинку с миллиардами известных изображений, содержащих
такие же «визуальные слова», отсекая все остальные. Такой под-
ход позволяет обнаруживать копии изображения как с аналогич-
ными размерными характеристиками, так и с другими размерами.
В настоящее время создана и успешно функционирует усовер-
шенствованная версия технологии «Сибирь», которая позволяет,
используя опцию «Яндекс- Картинки», найти не только копии, но
и похожие фотоснимки загруженного изображения 1 . Для ее мак-
симально успешного применения необходимо на изображении
выделить область, содержащую искомый объект путем удаления
(обрезки) лишних элементов фотоснимка. В противном же случае
результаты поиска станут менее эффективными, так как будут опре-
деляться предметы, имеющие схожую форму и (или) цветовой тон,
но, как правило, не относящиеся к типу и виду исследуемого пред-
мета. Для проверки работы указанной технологии нами был про-
веден эксперимент, который подтвердил возможности поиска изо-
бражений предметов подобным образом. Так, при загрузке изобра-
жения неопознанного предмета, в качестве которого использовался
фрагмент разрезанной упаковки «Bertie Botts Beans», было найдено
изображение целой упаковки «Bertie Botts Beans».
Поиск предметов по их изображению в системе Интернет может
быть реализован и с помощью поисковой системы «Google». Так, при
загрузке изображения в поисковой строке системы «Google» автома-
тически определяется категория, к которой относится искомый объ-
ект. С целью проверки поисковых возможностей данной системы
нами был осуществлен с ее помощью поиск неопознанного предмета,
в качестве которого также использовалось изображение разрезан-
ной упаковки «Bertie Botts Beans». При этом поисковой системой
«Google» была максимально точно определена категория изобра-
женного предмета – «Bertie Botts Every Flavor Beans». Менее эффек-
тивный результат был показан при загрузке для поиска в качестве
______________________________
Гассий В. В., Герасимов А. В., Головко М. В., Долинко В. И., Еськов С. В., Злобина И. В.,
Калинина Н. Н., Камкия Б. А., Кизим А. А. и др.: Механизм экономико-правового обеспе-
чения национальной безопасности: опыт, проблемы, перспективы. Краснодар, 2012.
1 Яндекс. Яндекс научился искать без слов. URL: Блог Яндекса
company/71302 (дата обращения: 22.04.2018).
неопознанного предмета фотоснимка термовоздушной паяльной
станции. В результате поиска загруженного изображения указанно-
го предмета аналогичных изображений подобных предметов в сети
Интернет найдено не было. Однако при этом во вкладке «Страни-
цы с похожими изображениями» отобразились ссылки на страницы
сети Интернет, содержащие изображение данного объекта.
Возможности поисковой системы «Bing» также позволяют
решать задачи поиска объектов по их изображению. Так, например,
с ее помощью поиск загруженного изображения термовоздушной
паяльной станции оказался результативным: было найдено изобра-
жение предмета, аналогичное искомому. Существенным преимуще-
ством поисковой системы «Bing», по сравнению с иными, являет-
ся то, что в нее встроена функция выделения части изображения,
позволяющая дифференцировать поиск изображения по его отдель-
ным фрагментам, без использования дополнительных средств
и приемов, например, графических редакторов.
Поиск объектов по их изображению в сети Интернет может
быть проведен и с использованием приложений для мобильных
устройств. Одним из таких программных продуктов является при-
ложение «Reversee». Бесплатная версия данного приложения
позволяет загрузить имеющееся в памяти мобильного устройства
изображение (сфотографированное самостоятельно либо предо-
ставленное другим пользователем) в сеть Интернет и затем осуще-
ствить поиск сходных с ним изображений с помощью поисковой
системы «Google». Платная версия приложения «Reversee» предо-
ставляет дополнительные возможности поиска искомого изображе-
ния с использованием ресурсов систем «Yandex» и «Bing». В насто-
ящее время описанная технология поиска позволяет эффективно
находить изображения предметов и проверяемых лиц при наличии
их полных изображений, а также, в ряде случаев, при направлении
на поиск отдельных фрагментов изображений.
Эффективным средством поиска изображений лиц, разме-
щенных в сети Интернет, является приложение «TinEye», соз-
данное канадской компанией «Idee Inc». Используя систему
«MatchEngine», которая работает со своей собственной коллекцией
изображений, указанное приложение находит похожие или повто-
ряющиеся версии загруженного ранее и сохраненного фотоснимка 1 .
Поскольку значительное количество изображений лиц содер-
жится в социальных сетях, то эффективный поиск возможен
___________________________
1 Tin Eye. MatchEngine. URL: MatchEngine: the world's best private search by image API.
works (дата обращения: 22.04.2018).
с использованием специальных приложений, созданных под кон-
кретные социальные сети. Например, для анализа изображений
лиц в социальной сети «ВКонтакте» в феврале 2016 г. компания
«N-Tech Lab» создала программное средство «FindFace», которое по
результатам конкурса «Megaface», организованного университетом
Washington, обошло по своей эффективности программное обеспе-
чение распознавания «Google» 1 . Возможности его практического
применения достаточны просты. Для использования данного ресур-
са необходимо авторизоваться в социальной сети «ВКонтакте»
и загрузить изображение лица, после чего программа осуществит
поиск по базе находящихся изображений.
Следует отметить, что описанные выше приложения не про-
изводят идентификационное сравнительное исследование обнару-
живаемых изображений. Наряду с ними для осуществления поис-
ка лиц по их изображению в сети Интернет могут применяться
и иные программные продукты. Например, такие приложения, как
«VOCORD FaceMatica», проводящее сравнение лиц, изображенных
на разных снимках 2 , «FaceRect», анализирующее более 100 пара-
метров точек загруженного изображения лица и представляющее
вывод «JSON-файла», содержащего вектор ориентиров лица (глаз,
носа, рта) 3 и ряд других.
Обобщая вышеизложенное, отметим, что на сегодняшний день
разработано множество программных средств, созданных для поис-
ка и идентификации лиц и предметов по их изображениям, путем
анализа данных, выложенных в сети Интернет. Анализ результатов,
полученных при использовании различных программных средств
для поиска лиц и предметов по их изображениям, свидетельствуют
о том, что у каждого программного продукта есть свои преимуще-
ства. Так, с помощью поисковой системы «ЯндексКартинки» пред-
ставляется возможным определить предмет по изображению его
фрагмента, поисковая система «Bing» наилучшим образом проводит
поиск фотоснимков предметов с отсутствующими маркировочны-
ми обозначениями, а технология поисковой системы «Google» при
успешном распознавании изображенного объекта отсеивает мак-
симальное количество изображений, не относящихся к типу иско-
мого предмета. В свою очередь мобильное приложение «Reversee»
______________________________
1 FindFace.Pro. URL: Система распознавания лица человека | Программа FindFace (дата обращения: 22.04.2018).
2 Vocord FaceMatica. URL: https://vocord.ru/facematica/ (дата обращения:
22.04.2018).
3 FaceRect API. URL: APICloud.Me · FaceRect API – a service for face detection · Demo (дата обращения:
22.04.2018).
позволяет определить зафиксированный на изображении предмет,
анализируя данные через поисковые системы «Google», «Yandex»
и «Bing». Система поиска «TinEye» наиболее рациональна для поис-
ка изображений лиц, выложенных в сети Интернет, а программный
продукт «FindFace» специализирован на поиске изображений лица
путем анализа профилей пользователей социальной сети «ВКонтак-
те». Для получения эффективного результата по поиску лиц и пред-
метов по их изображениям, как правило, необходимо комплексное
использование программных средств с учетом их специфических
возможностей, временных рамок и характера решаемых в ходе поис-
ка задач.
