論文の概要: Advancing Automated Deception Detection: A Multimodal Approach to Feature Extraction and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06005v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 14:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 15:20:49.210693
- Title: Advancing Automated Deception Detection: A Multimodal Approach to Feature Extraction and Analysis
- Title（参考訳）: 自動偽造検出の高速化:特徴抽出と解析のためのマルチモーダルアプローチ
- Authors: Mohamed Bahaa, Mena Hany, Ehab E. Zakaria,
- Abstract要約: 本研究は, 偽造検出モデルの精度を高めるために, 様々な特徴の抽出と組み合わせに焦点を当てる。
視覚、音声、テキストデータから特徴を体系的に抽出し、異なる組み合わせの実験を行うことで、印象的な99%の精度を達成できるロバストモデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the exponential increase in video content, the need for accurate deception detection in human-centric video analysis has become paramount. This research focuses on the extraction and combination of various features to enhance the accuracy of deception detection models. By systematically extracting features from visual, audio, and text data, and experimenting with different combinations, we developed a robust model that achieved an impressive 99% accuracy. Our methodology emphasizes the significance of feature engineering in deception detection, providing a clear and interpretable framework. We trained various machine learning models, including LSTM, BiLSTM, and pre-trained CNNs, using both single and multi-modal approaches. The results demonstrated that combining multiple modalities significantly enhances detection performance compared to single modality training. This study highlights the potential of strategic feature extraction and combination in developing reliable and transparent automated deception detection systems in video analysis, paving the way for more advanced and accurate detection methodologies in future research.
- Abstract（参考訳）: 映像コンテンツの指数的増加に伴い、人間中心のビデオ分析における正確な偽造検出の必要性が最重要視されている。
本研究は, 偽造検出モデルの精度を高めるために, 様々な特徴の抽出と組み合わせに焦点を当てる。
視覚、音声、テキストデータから特徴を体系的に抽出し、異なる組み合わせの実験を行うことで、印象的な99%の精度を達成できるロバストモデルを開発した。
提案手法は, 偽造検出における機能工学の重要性を強調し, 明確かつ解釈可能なフレームワークを提供する。
LSTM, BiLSTM, 事前学習されたCNNなどの機械学習モデルを, シングルモーダルアプローチとマルチモーダルアプローチの両方を用いて訓練した。
その結果,複数モードの組み合わせは単一モードトレーニングと比較して検出性能を著しく向上させることがわかった。
本研究は,映像解析における信頼性・透明性の高い自動偽造検出システムの開発における戦略的特徴抽出と組み合わせの可能性を強調し,今後の研究におけるより高度かつ正確な検出手法の確立に資するものである。
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