Le programme révèle les mensonges d'une personne dans l'enregistrement vidéo avec une précision de 75%

L'expression de David Cameron peut être interprétée comme un désir de garder la vessie sous contrôle: selon les scientifiques, une vessie pleine rend un mensonge plus convaincant

. La prochaine fois que vous prévoyez de mentir pendant un interrogatoire, réfléchissez-y à deux fois - cela vaut-il la peine? Même si vous appliquez l'astucesusmentionnéede David Cameronet buvez de l'eau, cela ne vous épargnera pas de l'exposition. Des experts expérimentés peuvent reconnaître la véritéavec une précision de 65%. Et c'est loin d'être la limite, surtout si des systèmes modernes d'apprentissage automatique entrent en jeu.

Il est naturel pour une personne normale de dire la vérité. En essayant de supprimer cette impulsion - c'est-à-dire en composant des mensonges - le corps doit faire des efforts, l'activité du cerveau augmente considérablement, le corps subit du stress. En conséquence, la suppression des impulsions se manifeste par un changement des paramètres physiques du corps: pouls, transpiration, caractéristiques sonores de la voix, etc. Les mensonges sont visibles par l'expression faciale, les gestes, la posture et d'autres signes verbaux et non verbaux.

Malheureusement, à quel point nous mentons - nous reconnaissons tout aussi mal les mensonges. Cela nécessite une formation spéciale.

Comme déjà mentionné, les experts identifient correctement les déclarations véridiques / fausses par les expressions faciales et les gestes dans seulement 65% des cas. Les gens ordinaires y font face dans environ 59,5% des cas. Et maintenant, des experts de l'Université du Michigan à Ann Arbor ont réussi à développer un système logiciel qui identifie correctement une déclaration véridique dans 75,2% des cas, c'est-à-dire encore mieux qu'une personne.

Pour le classificateur, Rada Mihalcea et ses collègues ont utilisé 121 vidéos d'audiences publiques, dont 61 vidéos avec de faux témoignages et 60 vidéos avec de vrais témoignages. La durée moyenne des vidéos est de 28 secondes.

Les audiences sont une source idéale de telles données car les expressions faciales et les gestes y sont plus prononcés. Les prévenus sont extrêmement intéressés à être crus, ils démontrent donc clairement les gestes et les expressions faciales.

La source d'information est des projets de droits de l'homme comme le projet Innocence . Il s'agit d'un groupe qui lutte pour la réhabilitation des citoyens injustement condamnés.


L'accusé Andrea Sneiderman fait un faux témoignage

Pendant la formation, la séquence vidéo était accompagnée d'une transcription textuelle avec une description des gestes et expressions faciales des accusés, ainsi que du texte de leurs paroles. Par exemple, les signes suivants sont montrés dans les cadres des vidéos, à partir du coin supérieur gauche: mouvement vers l'avant de la tête (dans ce cas, le processus a déterminé un faux témoignage), mouvement à deux mains (faux témoignage), mouvement à une main (faux témoignage), sourcils levés (vrai témoignage ), froncer les sourcils (faux témoignage), lever les yeux (vrai témoignage).



La transcription des vidéos a été réalisée à l'aide du service de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk, il est souvent utilisé pour l'apprentissage automatique.

La distribution de neuf caractéristiques des expressions faciales et des mouvements de la main dans l'échantillon final des données du classificateur est illustrée dans le diagramme.



Au cours du test, une évaluation progressive du vrai / faux par trois groupes de sujets (A1, A2, A3) et un système informatique (Sys) a été réalisée par étapes. Dans un premier temps, seul le texte a été évalué, puis la bande sonore, puis la séquence vidéo sans son, et enfin, une vidéo à part entière avec tous les signes verbaux et non verbaux. En conséquence, le programme a dépassé de manière significative les personnes dans la précision de la reconnaissance des mensonges à chaque étape, à l'exception de la piste audio. Parfois, les performances des ordinateurs sont nettement meilleures que celles des humains.



À l'avenir, ces systèmes peuvent être utilisés pour détecter automatiquement les menteurs en temps réel. Il s'agit d'une technologie utile pour les navires, les aéroports, les services de crédit des banques, les salles de réunion pour l'emploi, etc.

Les auteurs ont présenté les résultats de leurs travaux le 10 novembre 2015 à la Conférence internationale de la Conférence sur l'interaction multimodale (ACM ICMI 2015), l'article "Deception Detection using Real-life Trial Data" peut être étudié gratuitement sur ce lien ( pdf ).

Source: https://habr.com/ru/post/fr386607/