Приложение Verity, которое распознает ложь
Какие есть аналоги?
Если посмотреть в магазинах приложений, то на первый взгляд можно найти аналоги нашему. Однако это не совсем так. Точнее, совсем не так. Дело в том, что наше приложение — это скорее попытка создать инновационный научный продукт, нежели развлекательную игрушку. Все остальные мобильные детекторы принадлежат именно ко второй категории и выносят вердикты, не основанные на реальных данных. Мы же постарались сделать так, чтоб ответы были максимально правдивы.
Какой процент точных ответов?
Еще на стадии разработки и тестирования стало ясно, что приложение плохо реагирует на такие тестовые вопросы, которые не вызывают у человека психологического отклика или волнения, например, приложение вряд ли определит, что вы врете, если скажите что добираетесь до работы на лошади.
Однако те вопросы, которые имеют отношение к конкретным жизненным ситуациям (а не из области фантастики), приложение выдает правильный ответ в 80% случаев.
Почему так происходит, станет ясно, когда вы поймете, как работает приложение. Если кратко, то при такой наглой и ничего не значащей лжи мимика человека не считает, что он лжет.
Сегодня приложение активно скачивают и тестируют сами пользователи. Мы прислушиваемся к результатам и совершенствуем алгоритм, который дает все более точные ответы.
Какие еще решения мы исследовали кроме компьютерного зрения?
Первоначальным решением было основывать ответ преимущественно на показаниях пульса. Для этого нужно было интегрировать приложение с фитнес-трекерами или умными часами. Мы исследовали рынок и выяснили, что не существует общедоступных гаджетов, которые передают частоту пульса в реальном времени (а не через какой-то временной промежуток). Либо у них закрыты api. Нам же важно было давать ответ в реальном времени. Поэтому мы задумались о другом способе получения данных о пульсе, об этом чуть ниже.
В итоге решили использовать для ответа в первую очередь мимику человека.
На это нас вдохновили исследования Пола Экмана и Алана Пиза, известных теоретиков лжи. Именно их труды мы заложили в основу приложения.
Компьютерное зрение в действии
Чтобы воплотить эту идею в жизнь, мы использовали несколько современных мобильных технологий.
У нас было несколько задач по возможностям приложения, и вот как мы их решили:
1. Распознавание лица и мимики
Приложение должно выдавать быстрый ответ, лжет ли человек, оценивая видеозапись его разговора, а точнее, движение его мимических мышц.
Чтобы приложение увидело лицо человека, мы использовали в разработке технологию компьютерного зрения. Более того, нам нужно было сделать так, чтобы приложение распознавало не лицо в целом, а те места на лице, где видно движение каждой отслеживаемой мимической мышцы.
2. Наглядность движения мимических мышц
Мы решили, что действие приложения должно быть видимым для пользователя, чтобы он смог сам проанализировать мимику и вердикт. Так мы сделали вердикт более прозрачным.
Чтобы отслеживание мимики было наглядным, мимические мышцы закрепляются точками, которые двигаются во время разговора. Точки на лице появляются благодаря использованию технологии дополненной реальности.
3. Отслеживание других факторов кроме мимики
Чтобы ответ был наиболее достоверным, мы расширили количество проверяемых метрик. Добавили к мимике отслеживание движения зрачков и пульс.
С пульсом, как мы писали в начале, все было не так просто. Раз использование дополнительных гаджетов оказалось плохой идеей, мы решили измерять изменения пульса по изменению цвета лба, так как известно, что гемоглобин поглощает свет, а значит, цвет лица меняется, когда человек нервничает.
Здесь возникла новая проблема — качество света в помещении, где идет запись. Для помощи пользователям мы добавили индикатор света на экран записи, который загорается желтым цветом, когда недостаточно света или трясется телефон, и красным, когда совсем темно. Фактор пульса учитывается как второстепенный, так как редко получается добиться идеального освещения.
4. Искусственный интеллект приложения выносит вердикт
Далее на основе полученной информации необходимо выводить вердикты. Для этой функции мы написали алгоритм на основе искусственной нейронной сети. Образно говоря, мы наделили приложение мозгом. В него мы заложили паттерны двух типов, которые в свою очередь получили с помощью машинного обучения.
- Первый тип паттернов — это те самые распознавалки лжи по мимике от исследователей, только воплощенные в коде.
- Второй тип — обучение алгоритма на живых людях. То есть мы пригласили людей, посадили их перед камерой смартфона и задавали им вопросы, на которые они иногда отвечали правду, а иногда ложь.
Таким образом мы получили паттерны теоретические и практические. С ними алгоритм сравнивает полученную информацию и высчитывает вероятность лжи и правды. Вердикт выносится в процентном соотношении.
5. Обмани приложение
Когда основной функционал был разработан, мы стали тестировать приложение, и поняли, что для пользователей будет огромным соблазном попробовать обмануть приложение. Таким образом, улучшить свои навыки лжи. Поэтому мы добавили кнопку перехода на фронтальную камеру, чтобы записывать самого себя было удобно.
6. Обучение распознаванию лжи
Мы подумали, что приложение может служить тренажером для тех, кто хочет научиться распознавать ложь как в сериале Обмани меня.
Мы добавили галерею с видеороликами, на которых люди говорят правду или лгут. Видео прерывается вопросами с вариантами ответа. Нужно определить, ложь это или правда, и так же фактор, который на это указывает.
Пока в галерее не так много роликов, но она будет пополнятся. Также у самого пользователя есть возможность сохранять свои записи в отдельной галерее.
7. Публикация ответа в соцсетях
Мы интегрировали приложение с соцсетями и добавили функцию поделиться результатом. В ленте записей пользователя появится скриншот записи с вердиктом. Мы добавили такую возможность, чтобы пользователи могли легко показывать свои результаты друзьям, а возможно и обнародовать чью-то ложь или доказать правоту.
На сегодняшний день приложение Verity выпущено для двух платформ — iOS и Android. В будущем планируем выпустить версию для desktop.