Компьютерную программу научили определять лжецов по видео - 21 Февраля 2016

Американские ученые разработали программное обеспечение, способное определить ложь в разговоре по обычной видеозаписи. Опытная версия использует для анализа манеру разговора и жесты человека. В отличие от классического полиграфа для полноценной работы программе не нужно получать доступ к телу подозреваемого. Точность выявления неправды в настоящее время составляет 75%. Подробности о разработке сообщаются в официальной публикации Мичиганского университета.

Если вы находитесь на деловой встрече или в пути и у вас неожиданно разрядился телефон, то быстро вернуть его работоспособность поможет внешний аккумулятор power bank

В качестве исходных данных специалисты использовали 120 видеозаписей завершенных судебных дел. В отличие от группы добровольцев, лгущих по просьбе специалистов, в процессе суда у людей присутствует серьезная мотивация обманывать окружающих.

На видео представлены реальные показания реальных обвиняемых и свидетелей. Учитывая приговоры суда, специалисты отделили тех, кто лгал. Далее был произведен анализ записей – особенности речи, жесты, движения глаз и т.д.

Полученные данные загрузили в систему, после чего предложили программе определить лжецов. В итоге программа показала результат точности в 75 процентов. Для сравнения, люди, просматривая те же видеоролики, выявили ложь только в 50% случаях.

Как отметил Рада Михалча (руководитель данного проекта), люди плохо приспособлены к роли детектора лжи. Существуют явные сигналы о наличии лжи, однако человек обычно не придаем им должного значения в процессе разговора: не отмечает, сколько раз собеседник говорит «я» или переводит взгляд вверх. Люди больше внимания уделяют более высоким уровням коммуникации.

Говорящие неправду чаще жестикулируют, больше смотрят в глаза, активнее используют междометия, а также стараются выражаться подчеркнуто объективно (к примеру, рассказывают о событии от третьего лица).

Сейчас команда разработчиков работает над повышением точности системы. Для этого планируется интегрировать в нее ряд физиологических параметров – изменения температуры тела, частоту дыхания, пульс. Для сбора этих данных планируется использовать технологию неинвазивной инфракрасной термографии.