Человек в повседневной жизни достаточно плохо распознает обман. Тем не менее, ложь выдают разные признаки — это не только изменение физиологических показателей организма (учащенное сердцебиение или потоотделение), но и внешние характеристики. Например, даже небольшие изменения в выражении лица могут отражать эмоции, который человек хочет спрятать.

Современные системы машинного обучения имеют большой потенциал для распознавания обмана. Во многом это связано с тем, что компьютер обучается на большом массиве данных, и это позволяет ему замечать мелкие детали, на которые человек просто не обратит внимания. Поэтому исследователи из Мэрилендского университета и Дартмутского колледжа создали специальный алгоритм-полиграф DARE. 

В основе работы DARE лежит несколько существующих и предварительно обученных классификаторов и моделей. Для тренировки алгоритма также использовалась база данных, содержавшая 121 видеоролик с инсценировкой судебного процесса. Система отслеживала изменения в выражении лица, голосе и речи. Принцип работы программы показан на картинке ниже.

Разработчики оценивали работу DARE, показывая ей видео с актерами, которые либо врали, либо говорили правду. В ходе перекрестной проверки максимальная точность алгоритма составила 92 процента (для людей она составила 81 процент). Интересно, что основной вклад вносили именно внешние признаки, например нахмуренные брови или надутые губы. Опираясь только на изменение выражения лица (без остального контекста), DARE угадывала обман в 87 процентах случаев. 

Однако авторы и новой, и предыдущей работы указывают на одно ограничение — системы опираются на инсценированные судебные процессы. В реальной жизни подсудимые могут лгать гораздо лучше, так как их мотивация радикально отличается от мотивации человека, участвующего в эксперименте. 

nanonewsnet.ru