ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

كشف الكذب

lie detection

844   1   7   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2018
  مجال البحث الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Wissam Ghazaly




اسأل ChatGPT حول البحث

تلقى اختبار كشف الكذب اهتماما كبيرا منذ زمن بعيد و تتالت التقنيات و الادوات في كل حقبة تاريخة محاولة لانشاء نظام قادر على كشف كذب شخص من صدقه , لما لذلك من استخدامات عديدة أغلبها في كشف الحقيقة في الجرائم و المحاكمات و تنوعت تلك الادوات بداية من مراقبة ردات معل الجسم و قياس المؤشرات الحيوية للشخص الى اجراء اختبارات نفسية على الاشخاص , و في الآونة الاخيرة تم التوجه الى تقنيات التعلم الآلي و الذكاء الصنعي و في بحثنا هذا نناقش عدة طرق في هذا الصدد "تحليل الكلام , تحليل حركة العيون, تحليل تعابير الوجه.


ملخص البحث
يتناول هذا البحث موضوع الكشف عن الكذب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يبدأ البحث بنظرة تاريخية على تطور تقنيات كشف الكذب بدءًا من استخدام جهاز البوليغراف لقياس التغيرات في معدل ضربات القلب وصولاً إلى استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل الكلام، حركة العيون، وتعابير الوجه. يتم التركيز على استخدام مجموعة بيانات 'The Columbia-Sri-Colorado (Csc) Corpus' التي تحتوي على تسجيلات صوتية لمقابلات يتم فيها تصنيف الإجابات إلى صادقة أو كاذبة. يتم استخراج الواسمات الصوتية والمعجمية من هذه التسجيلات واستخدام نماذج تعلم الآلة مثل 'logistic regression' و'support vector classifier' و'gradient boosting classifier' لتحليل البيانات. كما يتم استخدام الشبكات العصبية المتكررة 'RNN' و'LSTM' لتحليل الأنماط الكلامية. النتائج الأولية تشير إلى أن النماذج الخطية أعطت أداءً أفضل من الشبكات العصبية، مما يدل على الحاجة إلى مزيد من البيانات لتحسين الدقة. بالإضافة إلى ذلك، يتم استعراض طرق أخرى للكشف عن الكذب مثل تحليل حركة العين وتعابير الوجه باستخدام تقنيات الفيديو والصور الحرارية. النتائج تشير إلى أن دقة النماذج المستخدمة تصل إلى حوالي 70%، مع وجود تحديات تتعلق بنقص البيانات والتأثيرات الخارجية مثل مستحضرات التجميل والنظارات.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم نظرة شاملة ومفصلة حول تقنيات الكشف عن الكذب باستخدام الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، يبدو أن حجم البيانات المستخدم في التدريب غير كافٍ لتحقيق نتائج دقيقة وموثوقة. يجب على الباحثين زيادة حجم مجموعة البيانات المستخدمة لتحسين أداء النماذج. ثانياً، هناك انحياز في البيانات حيث أن 60% منها تنتمي إلى صف الصحة، مما يؤثر على دقة النماذج. يجب استخدام تقنيات أفضل لتوازن البيانات. ثالثاً، لم يتم استخدام الواسمات المعجمية بشكل كافٍ في تحليل البيانات، ويمكن أن تكون هذه الواسمات مفيدة جداً في تحسين دقة النماذج. أخيراً، يجب على الباحثين النظر في تأثير العوامل الخارجية مثل مستحضرات التجميل والنظارات على دقة النماذج، ومحاولة إيجاد حلول لتقليل تأثير هذه العوامل.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي مجموعة البيانات المستخدمة في البحث؟

    تم استخدام مجموعة بيانات 'The Columbia-Sri-Colorado (Csc) Corpus' التي تحتوي على تسجيلات صوتية لمقابلات يتم فيها تصنيف الإجابات إلى صادقة أو كاذبة.

  2. ما هي النماذج المستخدمة في تحليل البيانات؟

    تم استخدام نماذج تعلم الآلة مثل 'logistic regression' و'support vector classifier' و'gradient boosting classifier'، بالإضافة إلى الشبكات العصبية المتكررة 'RNN' و'LSTM'.

  3. ما هي التحديات التي واجهها الباحثون في هذا البحث؟

    من التحديات الرئيسية نقص حجم البيانات، الانحياز في البيانات، وتأثير العوامل الخارجية مثل مستحضرات التجميل والنظارات على دقة النماذج.

  4. ما هي النتائج الأولية التي توصل إليها الباحثون؟

    النتائج الأولية تشير إلى أن النماذج الخطية أعطت أداءً أفضل من الشبكات العصبية، مع دقة تصل إلى حوالي 70%. ومع ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من البيانات لتحسين الدقة.


المراجع المستخدمة
http://web.stanford.edu/class/cs224s/reports/Amanda_Chow.pdf
قيم البحث

اقرأ أيضاً

نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لأتمتة عملية كشف و استخراج الأبنية من صور الأقمار الصناعية, و تتميز هذه الخوارزمية عن غيرها كونها تتغلب على بعض المعوقات التي شكلت محدودية في الكشف ضمن طرق و خوارزميات أخرى مثل الاختلاف في شكل و لون و ارتفاع الأبني ة, و عدم الحاجة لصور متعددة الطيف أو غيرها من البيانات المعقدة أو ذات الكلفة العالية.
يعد تقليل انهيار الاتصالات أمرا بالغ الأهمية للنجاح في تطبيقات NLP التفاعلية، مثل أنظمة الحوار.تحقيقا لهذه الغاية، نقترح إطارا لتخفيف الارتباك لكشف وعلاج انهيار الاتصالات.في هذا العمل، كخطوة أولى نحو تنفيذ هذا الإطار، نركز على الكشف عن مصادر الفونيم للارتباك.كدليل من المفهوم، نقوم بتقييم اثنين من المهندسين العصبيين في التنبؤ بالاحتمال الذي سيؤديه المستمع إلى إساءة فهم الصوت في الكلام.نظير على أن كلتا النماذج العصبية تتفوق على خط أساس نجم نجم مرجح، يظهر وعد مبكرا للإطار الأوسع.
نقدم نتائج جديدة لمشكلة تسلسل وضع الاستعارة، باستخدام تضمين الرؤية المتطور مؤخرا.نظهر أننا يتسلسلون مثل هذه الأنشطة إلى مدخلات بيلستمية يحصلون على تحسينات متسقة ومهمة أي تكلفة تقريبا، ونقدم المزيد من النتائج المحسنة عند الجمع بين تضمين الرؤية مع بيرت.
يتعرض المستخدمون عبر الإنترنت اليوم للمقالات الإخبارية المضللة والدعاية ووظائف الإعلام على أساس يومي.وبالتالي، فقد تم تصميم عدد من الأساليب تهدف إلى تحقيق أخبار غير صحية وأكثر أمانا على الإنترنت واستهلاك وسائل الإعلام.النظم التلقائية قادرة على دعم ال بشر في الكشف عن هذا المحتوى؛ومع ذلك، فإن عائق كبير أمام تبنيها الواسع هو أنه بالإضافة إلى كونه دقيقا، فإن قرارات مثل هذه الأنظمة تحتاج أيضا إلى تفسيرها من أجل موثوق بها واعتمادها على نطاق واسع من قبل المستخدمين.نظرا لأن المحتوى المضلل والدعاية يؤثر على القراء من خلال استخدام عدد من تقنيات الخداع، فإننا نقترح اكتشاف وإظهار استخدام هذه التقنيات كوسيلة لتقديم إمكانية الترجمة الشفوية.على وجه الخصوص، نحدد الميزات الوصفية النوعية ونحن نحلل ملاءمتها للكشف عن تقنيات الخداع.نظل كذلك أن ميزاتنا المترجمة الخاصة بنا يمكن دمجها بسهولة مع نماذج اللغة المدربة مسبقا، مما يؤدي إلى نتائج حديثة من بين الفن.
يعمل الرادار على كشف الهدف و من ثم قياس محدداته، و هذه المحددات هي إحداثيات الهدف التي تشمل المدى و السمت و الارتفاع و سرعة الهدف القطرية، و في بعض التطبيقات مثل رادار الكشف المبكر لا يتم قياس هذه المحددات كافة فلا يتم قياس سرعة الهدف و لا يلزم دقة ق ياس عالية لبقية المحددات، و لكن في بعض التطبيقات مثل رادارات الملاحقة و التطبيقات التي تتضمن تحديد الهدف و مكان وجوده تتطلب دقة قياس عالية لجميع هذه المحددات. تم في هذه المقالة اكتشاف مكان الهدف من أربعة مواقع جغرافية مختلفة باستعمال التحليل الرياضي و طريقة تحديد المدى و استخدمت البرمجة باستخدام الماتلاب لنمذجة المعادلات الرياضية الناتجة، و محاكاة مكان وجود الهدف و تعيينه ضمن جميع المنظومات الإحداثية الموجودة.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا