该程序揭示了一个人在视频录制中的谎言，准确率达到75％

大卫·卡梅隆（David Cameron）的表情可以解释为一种希望使膀胱处于控制状态的愿望：根据科学家的说法，充满膀胱的谎言更有说服力

；下一次，当您在审问中撒谎时，请三思而行-值得吗？即使您应用了大卫·卡梅隆（David Cameron）的上述技巧并喝了些水，这也不会因暴露而保存。经验丰富的专家可以以65％的准确性识别真相。这远非极限，特别是在现代机器学习系统开始发挥作用的情况下。

一个正常人说实话是很自然的。当试图抑制这种冲动时（即在编造谎言时），身体必须做出努力，大脑的活动显着增加，身体承受压力。结果，冲动抑制表现为身体物理参数的变化：脉搏，出汗，声音的声音特性等。谎言可以通过面部表情，手势，姿势以及其他语言和非语言符号看到。

不幸的是，我们撒谎的严重性-我们同样难以识别撒谎。这需要特殊的培训。

如前所述，专家仅在65％的情况下通过面部表情和手势正确识别真假陈述。普通人在大约59.5％的情况下可以解决此问题。现在，密歇根大学安娜堡分校的专家们已经设法开发出一种软件系统，该系统可以正确识别75.2％的案件中的真实陈述，这甚至比一个人的陈述还要好。

对于分类器，Rada Mihalcea及其同事使用了公开法庭听证会上的121部录像带，其中61部带有错误证词的视频和60部具有真实证词的视频。视频的平均时长为28秒。

法庭听证会是此类数据的理想来源，因为面部表情和手势在此更为明显。被告对被相信非常感兴趣，因此他们清楚地表现出手势和面部表情。

信息来源是诸如无罪项目之类的人权项目。这个团体正在为恢复被定罪的公民而战。


被告安德里亚·斯尼德曼（Andrea Sneiderman）作虚假证词

在训练过程中，视频序列附带文字转录，描述被告的手势和面部表情，以及他们的文字。例如，视频的帧中从左上角开始显示以下符号：头部向前移动（在这种情况下，该过程确定为错误的证词），两只手的运动（错误的证词），一只手的运动（错误的证词），眉毛抬起（真实的证词） ），眉毛皱眉（错误的证词），抬头（真实的证词）。



视频的转录是使用Amazon Mechanical Turk众包服务完成的，通常用于机器学习。

该图显示了分类器数据的最终样本中面部表情和手部动作的九种特征的分布。



在测试过程中，分三阶段分别对三组受试者（A1，A2，A3）和计算机系统（Sys）进行了对真/假的评估。首先，只评估文本，然后评估配乐，然后评估没有声音的视频序列，最后评估具有所有语言和非语言符号的完整视频。结果，除了音轨外，该程序在每个阶段的谎言识别准确性都大大超过了人们。有时，计算机性能要比人类好得多。



将来，此类系统可用于实时自动检测骗子。对于船舶，机场，银行信贷部门，会议室等，这是一种有用的技术。

作者于2015年11月10日在国际多式联运会议国际会议（ACM ICMI 2015）上介绍了他们的工作成果，可在此链接（pdf）上免费研究文章“使用真实试验数据进行欺骗检测” 。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN386607/