يكشف البرنامج عن أكاذيب الشخص في تسجيل الفيديو بدقة 75٪

يمكن تفسير تعبير ديفيد كاميرون على أنه رغبة في إبقاء المثانة تحت السيطرة: وفقًا للعلماء ، فإن المثانة الممتلئة تجعل الكذب أكثر إقناعًا

. في المرة القادمة ، عندما ستستلقي أثناء الاستجواب ، فكر مرتين - هل يستحق ذلك؟ حتى إذا قمت بتطبيقخدعة ديفيد كاميرونالمذكورة أعلاهوشربت بعض الماء ، فإن هذا لن يوفر من التعرض. يمكن للخبراء ذوي الخبرة التعرف على الحقيقةبدقة 65٪. وهذا أبعد ما يكون عن الحد ، خاصة إذا تم تشغيل أنظمة التعلم الآلي الحديثة.

من الطبيعي أن يقول الشخص الطبيعي الحقيقة. عند محاولة كبح هذا الدافع - أي عند تكوين الأكاذيب - يجب على الجسم بذل جهود ، ويزداد نشاط الدماغ بشكل ملحوظ ، ويعاني الجسم من الإجهاد. ونتيجة لذلك ، يتجلى كبت النبض عن طريق تغيير المعلمات الفيزيائية للجسم: النبض ، والتعرق ، وخصائص الصوت للصوت ، وما إلى ذلك. تظهر الأكاذيب من خلال تعبيرات الوجه والإيماءات والوضعية وغيرها من العلامات اللفظية وغير اللفظية.

لسوء الحظ ، مدى كذبتنا السيئة - نحن لا ندرك الأكاذيب. هذا يتطلب تدريب خاص.

كما ذكرنا من قبل ، يحدد الخبراء بشكل صحيح البيانات الصحيحة / الكاذبة من خلال تعابير الوجه والإيماءات في 65 ٪ فقط من الحالات. يتعامل الأشخاص العاديون مع هذا في حوالي 59.5٪ من الحالات. والآن ، تمكن خبراء في جامعة ميشيغان في آن أربور من تطوير نظام برمجيات يحدد بشكل صحيح بيانًا صادقًا في 75.2 ٪ من الحالات ، أي أنه أفضل مما يفعله الشخص.

بالنسبة إلى المصنف ، استخدم Rada Mihalcea وزملاؤه 121 مقطع فيديو من جلسات المحكمة المفتوحة ، منها 61 مقطع فيديو بشهادات كاذبة و 60 مقطع فيديو بشهادات حقيقية. متوسط ​​مدة مقاطع الفيديو 28 ثانية.

جلسات المحكمة هي مصدر مثالي لمثل هذه البيانات لأن تعابير الوجه والإيماءات أكثر وضوحًا هناك. المتهمون مهتمون للغاية بالاعتقاد ، لذلك يظهرون بوضوح الإيماءات وتعبيرات الوجه.

مصدر المعلومات هو مشاريع حقوق الإنسان مثل مشروع البراءة . هذه جماعة تناضل من أجل إعادة تأهيل المواطنين المدانين ظلماً.


المدعى عليها أندريا سنايدرمان تدلي بشهادة زور

أثناء التدريب ، رافق تسلسل الفيديو نسخ نص مع وصف لفتات وتعبيرات وجه المدعى عليهم ، وكذلك مع نص كلماتهم. على سبيل المثال ، تظهر العلامات التالية في الإطارات من مقاطع الفيديو ، بدءًا من الزاوية اليسرى العليا: الحركة الأمامية للرأس (في هذه الحالة ، تحدد العملية شهادة كاذبة) ، حركة اليدين (شهادة زائفة) ، حركة يد واحدة (شهادة زائفة) ، رفع الحاجبين (شهادة حقيقية) ) ، الحواجب عبوس (شهادة كاذبة) ، ابحث عن (شهادة حقيقية).



تم النسخ إلى مقاطع الفيديو باستخدام خدمة التعهيد الجماعي من Amazon Mechanical Turk ، وغالبًا ما يتم استخدامها لتعلم الآلة.

يوضح الرسم البياني توزيع تسعة خصائص لتعبيرات الوجه وحركات اليد في العينة النهائية لبيانات المصنف.



أثناء الاختبار ، تم إجراء تقييم مرحلي للصواب / الخطأ من قبل ثلاث مجموعات من الأشخاص (A1 ، A2 ، A3) ونظام الكمبيوتر (Sys) على مراحل. في البداية ، تم تقييم النص فقط ، ثم المسار الصوتي ، ثم تسلسل الفيديو بدون صوت ، وأخيرًا ، فيديو كامل يحتوي على جميع العلامات اللفظية وغير اللفظية. نتيجة لذلك ، فاق البرنامج بشكل كبير الأشخاص في دقة التعرف على الكذب في كل مرحلة ، باستثناء المسار الصوتي. في بعض الأحيان يكون أداء الكمبيوتر أفضل بكثير من أداء الإنسان.



في المستقبل ، يمكن استخدام هذه الأنظمة للكشف التلقائي عن الكاذبين في الوقت الحقيقي. هذه تقنية مفيدة للسفن والمطارات وإدارات الائتمان للبنوك وغرف الاجتماعات للتوظيف وما إلى ذلك.

قدم المؤلفون نتائج عملهم في 10 نوفمبر 2015 في المؤتمر الدولي للمؤتمر حول التفاعل المتعدد الوسائط (ACM ICMI 2015) ، ويمكن دراسة مقالة "كشف الخداع باستخدام بيانات التجربة الواقعية" مجانًا على هذا الرابط ( pdf ).

Source: https://habr.com/ru/post/ar386607/