Diseño de una arquitectura de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras mediante el análisis de video

• Autor: Salas Guillén, Diego Andrés
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/167495
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/14657
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Reconocimiento facial (Informática)--Algoritmos; Redes neuronales (Computación); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

La justicia y la búsqueda de la verdad en la investigación criminal requiere del uso de una herramienta fundamental para su éxito, el interrogatorio. En un interrogatorio, un experto hace uso de su experiencia y su juicio para, mediante el cuestionamiento del acusado, obtener una verdad explícita o implícita de parte de este sobre el hecho a investigar. El presente proyecto de investigación apunta a diseñar un modelo de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras en interrogatorios mediante el análisis de video. Es una contribución a los trabajos de investigación realizados por el grupo IA-PUCP (Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Se utilizó un conjunto de datos puesto a disponibilidad por Rada Mihalcea del grupo “Language and Information Technologies” de la Universidad de Michigan. La propuesta de arquitectura para el modelo consiste en una capa de preprocesamiento de datos que utiliza un algoritmo de reconocimiento facial para extraer los rostros del video, limitando el espacio de características. Luego, se utiliza una red convolucional preentrenada para realizar la extracción de características. Finalmente, se utiliza una red recurrente LSTM para procesar las características y luego una red neuronal para clasificar los videos. Se experimentó con cinco redes convolucionales (Resnet, InceptionV3, Xception, VGG16 y VGG19), el mejor fue InceptionV3. Este obtuvo una exactitud de 78.6 %, valor que supera varios de los resultados obtenidos por los modelos, presentados en la publicación “A Multi-View Learning Approach to Deception Detection” de N. Carissimi, que no aplicaron entrenamiento en la extracción convolucional. Esto, utilizando menos información y automatizando la extracción de la misma.