GenLie: 稀疎性と意味的干渉の下でのグローバル強化型嘘検出ネットワーク

要旨: 映像に基づく嘘検出は、視覚的手掛かりから欺瞞的な挙動を識別することを目指します。近年の進展にもかかわらず、その核心的な課題は、疎でありながら識別性の高い表現を学ぶことにあります。欺瞞信号は通常、微妙で短時間しか現れず、冗長な情報により容易に埋もれてしまいます。一方、個人差や文脈的変動は、強いアイデンティティ関連ノイズを導入します。 この問題に対処するために、グローバルな監督下で局所特徴のモデリングを行うグローバル強化型嘘検出ネットワーク（GenLie）を提案します。具体的には、疎小さく微妙な欺瞞の手掛かりを局所レベルで捉え、グローバルな監督と最適化によってアイデンティティ関連ノイズを抑制し、堅牢で識別性の高い表現を実現します。高リスクおよび低リスクの両方のシナリオをカバーする3つの公開データセットでの実験は、GenLieが一貫して最先端手法を上回ることを示しています。ソースコードは https://github.com/AliasDictusZ1/GenLie で入手可能です。