Olá a todos, sou o irmão Qianxun. Recentemente, compartilhei com vocês muitos tutoriais de projetos relacionados à pintura de IA. Muitos amigos famosos relataram que é muito bom e também me sinto muito significativo!
Hahaha, vi um projeto hoje e acho uma boa ideia, então gostaria de compartilhar com vocês. Se vocês tiverem recursos e estrelas interessadas, acho que podem realmente tentar desenvolvê-lo, ou seja, aplicar o grande AIGC tecnologia de modelo em escala Implementação de análise de polígrafo para chamadas de vídeo e vigilância.
1. Os antecedentes do desenvolvimento do polígrafo
Por muito tempo, parece que a detecção de mentiras da IA só pode ser vista em filmes. No entanto, com o avanço contínuo da tecnologia de inteligência artificial, muitos conceitos que originalmente estavam distantes de nós de repente surgiram em nossas vidas. AIGC está realmente afetando todas as esferas da vida e também traz oportunidades para o empreendedorismo ganhar dinheiro.
Aqui está o velho detector de mentiras:
Pode-se observar que o detector de mentiras tradicional requer um grande número de sensores e equipamentos externos, o que apresenta duas desvantagens óbvias:
1. A operação é problemática e o sensor está sujeito a problemas, o que afetará o resultado final da detecção
2. Se for para "detecção de mentiras", as pessoas serão "preparadas psicologicamente" de uma vez, e a probabilidade de tentar enganar o detector de mentiras será muito maior
E o protagonista apresentado a vocês hoje é o LiarLiar.ai, que consegue analisar se uma pessoa está mentindo através de um vídeo, e suporta o uso de algum software de videochamada, como Zoom, Google Meet, Skype, etc.
2. Princípio de detecção de mentiras do LiarLiar.ai
LiarLiar.ai afirma que sua taxa de precisão é maior do que a dos detectores de mentiras tradicionais. Parece que a era de um detector de mentiras de alta precisão chegou.
LiarLiar.AI é uma ferramenta avançada de detecção de mentiras alimentada por inteligência artificial e tecnologia de visão computacional. Então, como o LiarLiar.AI fornece um método aprimorado de detecção de mentiras? A resposta está em uma mistura complexa de tecnologia e psicologia subjacente ao aplicativo.
Ao contrário dos detectores de mentiras, que dependem de respostas fisiológicas, o LiarLiar.AI analisa o vídeo ao vivo para detectar expressões microfaciais, flutuações da frequência cardíaca e mudanças sutis na linguagem corporal. Essa abordagem abrangente captura mais indicadores potenciais de fraude, fornecendo uma perspectiva mais ampla.
Capturando movimentos faciais e corporais humanos, incluindo a direção do olhar, usando um híbrido de modelos OpenCV, Mediapipe e Pytorch. Além disso, também pode determinar os batimentos cardíacos de uma pessoa por meio do monitoramento de micromovimentos na testa, demonstrando a sofisticação tecnológica da ferramenta.
1. Fotopletismografia remota (rPPG): a chave para a detecção de mentiras por IA
A fotopletismografia remota (rPPG) é uma tecnologia avançada usada pela LiarLiar.AI para medir a frequência cardíaca sem qualquer contato físico. Ele pode extrair alterações sutis na cor facial do vídeo devido a alterações no fluxo sanguíneo.
Essas pequenas mudanças são captadas a partir de pequenas flutuações nos canais vermelho, verde e azul do vídeo digital. A análise subsequente desses dados pode identificar padrões repetitivos nos batimentos cardíacos, o que é crucial para a detecção de mentiras da IA.
2. Converta a cor do rosto em batimentos cardíacos
Para entender os dados brutos do sinal de cor e convertê-los em uma frequência cardíaca confiável (um fator importante na detecção de mentiras), o LiarLiar.AI emprega algoritmos avançados, geralmente baseados na Transformada Rápida de Fourier (FFT). Esses algoritmos identificam e analisam o domínio da frequência do sinal para determinar o "ritmo" que corresponde à frequência cardíaca.
O poder dessa ferramenta é que ela combina esses sinais sutis, muitas vezes invisíveis a olho nu, e aproveita os dados acumulados para fornecer uma avaliação precisa da autenticidade. Ao analisar e comparar de forma abrangente as informações de diferentes dimensões, o LiarLiar.AI é capaz de formar um julgamento mais abrangente e preciso, fornecendo assim uma avaliação precisa se o sujeito está mentindo ou não.
3. Tutorial do aplicativo LiarLiar.ai
1. Instalação com um clique Use nosso instalador simples para configurar o LiarLiar em seu dispositivo Windows ou Mac.
2. Selecione seu vídeo para iniciar um vídeo ou chamada na metade esquerda da tela e LiarLiar na metade direita.
3. Análise em tempo real Selecione a parte do vídeo para analisar. LiarLiar começa a processar dados em tempo real com latência quase zero.
4. Salvar e visualizar Todos os vídeos analisados são salvos automaticamente no diretório de sua escolha, permitindo que você visualize as conversas a qualquer momento.
4. Perguntas de acompanhamento do LiarLiar.ai
Até agora, eu pessoalmente sinto que os polígrafos pertencem a um mercado de aplicativos relativamente grande. Os mercados de ToC e ToG não são pequenos, mas os polígrafos de IA, especialmente aqueles que detectam polígrafos por meio de vigilância por vídeo, terão certos riscos legais. . Isso também pode ser parte da razão pela qual todos relutam em colocar os pés nesse campo.
No momento, o produto ainda está em fase de teste interno e não vimos o vídeo de teste específico, portanto, sua autenticidade precisa ser verificada. Além disso, a própria tecnologia do polígrafo possui algumas controvérsias nos níveis legal e ético.
Observações: É ilegal gravar ou analisar as videochamadas de outras pessoas sem o consentimento delas e é um comportamento de Q-listening.
Este projeto precisa ser pago. Acho que o pessoal de P&D da empresa simplesmente não quer que o pessoal o use indiscriminadamente. Você pode usar pontos como superfície. Expanda o pensamento divergente.
Olhando agora, o uso da detecção de mentiras por IA é a tendência de desenvolvimento da época. Usar a análise de tecnologia de IA em vez de sensores é de fato uma tendência de desenvolvimento. Espero que possa inspirar a todos. Esta é uma importante aplicação comercial do AIGC.
Eu sou o irmão Qianxun, um programador que só fala sobre produtos secos, até a próxima!
Este artigo é publicado pela mdnice multi-plataforma