Tesis "Detección Facial de Indicios de Mentiras"
Alumno: Manuel Hernandez Hernandez
Asesor: Dr. Claudio Castellanos Sánchez
Sinodales: Dr. José Juan García Hernández y Dra. Xiaoou Li Zhang.
La deteccion de indicios de mentira no es trabajo trivial, ya que se deben tomar en cuenta varias fuentes de informacion y estas pueden transmitirse en forma simultanea. Las fuentes de informacion pueden pueden ser verbal o no verbal, entre las cuales se encuentran la auditiva, la corporal, la expresion facial y fisiologica.
Las expresiones faciales son un medio de comunicacion no verbal mediante el cual se puede comunicar emociones, intenciones y sentimientos, entre otros. Estas expresiones pueden ser ira, disgusto, miedo, alegria, tristeza, sorpresa, desprecio, las cuales son universales e independientes de la edad, sexo, raza y la cultura. Para codificar las expresiones faciales en la investigacion científica en la psicologia se han propuesto algunos metodos tales como FAST, FACS, MAX, EMG y EMFACS, la cuales se realizan manualmente. Las expresiones pueden ser naturales o fingidas (no naturales), una expresion es considerada natural cuando el movimiento de los musculos faciales son simétricos, contraria a una expresion no natural donde dicho movimiento muscular facial es asimetrico, la cual es un indicativo de posibles indicios de mentiras.
En los ultimos años, el analisis de las expresiones faciales ha recibido gran atencion, principalmente por la comunidad de vision por computadora y reconocimiento de patrones impactando en importantes aplicaciones en diferentes campos relacionados a la interaccion humano-computadora y la psicologia. En este sentido se han propuesto tecnicas tanto holisticas como analiticas para el análisis de expresiones faciales y en terminos de acciones faciales, basandose en el FACS. A pesar de las tecnicas propuestas y los resultados obtenidos hay varias situaciones donde el analisis de las expresiones no puede llevarse a cabo ni por la analitica ni los enfoques holisticos debido a las variaciones en las condiciones ambientales (por ejemplo cambios de iluminacion).
Este trabajo presenta una metodologia para la deteccion de posibles indicios de mentiras basandose principalmente en el analisis de la asimetria de las expresiones faciales. La propuesta consta de un tratamiento de formas (deteccion de la cara, deteccion de esquina de ojos y boca), un procesamiento bio-inspirado de movimiento (obtiene la neuronas complejas activas en las expresiones), la extraccion de caracteristicas por cantidad, energia y ubicacion de neuronas complejas activas, la detección de asimetrias de la expresion y, finalmente, la categorizacion de las asimetrias en natural, tolerante, dudoso, sospechoso e indicios de mentiras.
Para evaluar el enfoque que se propone se utilizaron las bases de datos Cohn-Kanade (CK+), FG-Net y LTI-HIT. CK+ y FG-Net fueron capturadas bajo condiciones controladas (como iluminacion, el color de fondo y sin oclusion, entre otras) mientras que LTI-HIT contiene videos en condiciones no controladas, el cual se trata de una entrevista realizada por un psicologo. Los resultados obtenidos con el enfoque propuesto para la deteccion de posibles indicios de mentiras fueron validados por dos expertos en el área.