論文の概要: Machine Learning based Lie Detector applied to a Collected and Annotated Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12345v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 04:48:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 02:02:06.768721
• Title: Machine Learning based Lie Detector applied to a Collected and Annotated Dataset
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくLie Detectorの収集および注釈付きデータセットへの適用
• Authors: Nuria Rodriguez-Diaz, Decky Aspandi, Federico Sukno, Xavier Binefa
• Abstract要約: 我々は,嘘のインセンティブを与えるカードゲーム中に,異なる参加者の顔の注釈付き画像と3d情報を含むデータセットを収集した。 収集したデータセットを用いて、一般化、個人的および横断的な嘘検出実験により、機械学習ベースの嘘検出装置を複数評価した。 本実験では, 深層学習モデルが一般化タスクに対して57%, 単一参加者に対して63%の精度で嘘を認識する上で優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3007851628964147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lie detection is considered a concern for everyone in their day to day life given its impact on human interactions. Hence, people are normally not only pay attention to what their interlocutors are saying but also try to inspect their visual appearances, including faces, to find any signs that indicate whether the person is telling the truth or not. Unfortunately to date, the automatic lie detection, which may help us to understand this lying characteristics are still fairly limited. Mainly due to lack of a lie dataset and corresponding evaluations. In this work, we have collected a dataset that contains annotated images and 3D information of different participants faces during a card game that incentivise the lying. Using our collected dataset, we evaluated several types of machine learning based lie detector through generalize, personal and cross lie lie experiments. In these experiments, we showed the superiority of deep learning based model in recognizing the lie with best accuracy of 57\% for generalized task and 63\% when dealing with a single participant. Finally, we also highlight the limitation of the deep learning based lie detector when dealing with different types of lie tasks.
• Abstract（参考訳）: リー検出は、人間同士の相互作用に影響を及ぼすため、日々の生活においてすべての人にとって懸念される。 したがって、通常、人々は、会話者が言っていることに注意を払うだけでなく、顔を含む視覚的な外観を検査して、その人が真実を言っているかどうかを示す兆候を見つけようとする。 残念ながら、この嘘の特徴を理解するのに役立ちそうな自動嘘検出は、まだかなり限られている。 主な原因は、嘘データセットの欠如とそれに対応する評価である。 本研究では,嘘のインセンティブを与えるカードゲームにおいて,異なる参加者の顔の注釈付き画像と3d情報を含むデータセットを収集した。 収集したデータセットを用いて、一般化、個人的、横断的な嘘検出実験により、機械学習ベースの嘘検出装置を複数評価した。 これらの実験では, 一般化タスクでは57\%, 参加者1名に対して63\%のリーフ認識において, ディープラーニングモデルが優れていることを示した。 最後に、異なる種類の嘘タスクを扱う際に、ディープラーニングベースの嘘検出の制限についても強調する。

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