密歇根大学的研究人员通过研究高风险案件的视频，正在基于现实数据构建独特的测谎软件。他们的原型同时考虑了说话者的言语和手势，与测谎仪不同，它不需要触摸主体即可工作。在实验中，辨别谁在欺骗(根据试验结果定义)的准确率高达75%，而人类的得分仅略高于50%。

研究人员说，使用该软件，他们已经确定了几个讲述的内容。说谎的人更多地动了手。他们试图听起来更加确定。而且，在某种程度上与直觉相反，在其他行为中，他们比假定的讲真话的人更经常地看着自己的提问者。

研究人员说，有一天该系统可能对安全人员，陪审团甚至精神卫生专业人员都是有用的工具。

为了开发该软件，该团队使用了机器学习技术，通过媒体对实际试验的报道，对120个视频片段进行了培训。他们从无罪专案网站(Innoocence Project)的网站上获得了一些剪辑片段，该组织致力于免除被定罪的人。

作品的“真实世界”是它与众不同的主要方式之一。

“在实验室实验中，很难创建一种激发人们真正撒谎的环境。赌注还不够高，”计算机科学与工程学教授Rada Mihalcea说，他与UM-Flint的机械工程学助理教授Mihai Burzo共同领导了该项目。“如果人们能够撒谎，我们可以提供奖励-付钱给他们，以说服另一个人说假话是真的。但是在现实世界中，存在欺骗的真正动机。”

录像包括被告和证人的证词。在一半的夹子中，该对象被视为说谎。为了确定谁在说真话，研究人员将他们的证词与审判判决书进行了比较。

为了进行研究，研究小组录制了音频，包括“ um，ah和uh”之类的人声。然后，他们分析了受试者使用各种单词或单词类别的频率。他们还使用用于人际互动的标准编码方案对视频中的手势进行计数，该方案对头部，眼睛，眉毛，嘴巴和手的九种不同动作进行了评分。

研究人员将数据输入他们的系统，然后对视频进行分类。当它使用说话者的言语和手势输入时，识别谁在撒谎的准确率高达75%。这比人类要好得多，人类的表现比硬币翻转还要好。

“人们是糟糕的测谎仪，” Mihalcea说。“这不是我们天生擅长的任务。有一些线索表明人类在被欺骗时会自然地给出，但我们没有给予足够的重视以将其拾起。我们不计算一个人说“我”或抬头的次数。我们正在专注于更高水平的沟通。”

在说谎的人的片段中，研究人员发现了常见的行为：

整个人皱着眉头或做鬼脸。说谎视频的比例为30%，真实视频的比例为10%。

直接看发问者-欺骗性内容中有70%比真实值中有60%。

两只手打手势–占比40%的真实剪辑占40%的说谎剪辑。

用更多的声音填充，例如“ um”。这在欺骗期间更为常见。

用诸如“他”或“她”之类的词，而不是“我”或“我们”等词，并使用反映确定性的短语，将自己与行动区分开。

这项工作是大型项目的一部分。

Burzo说：“我们正在整合生理参数，例如心率，呼吸频率和体温波动，所有这些参数都是通过非侵入式热成像收集的。”

研究人员也在探索文化影响力的作用。

“欺骗检测是一个非常困难的问题，” Burzo说。“我们正从几个不同的角度来解决这个问题。”

对于这项工作，研究人员自己对手势进行了分类，而不是由计算机来完成。他们正在训练计算机做到这一点。

该研究小组还包括研究员Veronica Perez-Rosas和Mohamed Abouelenien。在国际多式联运会议上发表了题为“使用现实生活的试验数据进行欺骗检测”的论文，并发表在2015年会议论文集上。这项工作是由科学基金会，约翰·邓普顿基金会和国防高级研究计划局资助的。