一种基于面试中微表情的说谎检测方法

摘要

本发明涉及一种基于面试中微表情的说谎检测方法，首先模型以皱眉、抬眉毛、抿嘴、嘟嘴、歪头五种表情进行训练，对每一类表情数据打上标签；接着输入脸部微表情的图像到预训练好的以VGG16作为骨干的SSD网络中，让图片经过卷积神经网络提取特征，并生成特征图；然后对每个特征图都执行卷积操作来评估默认边界框，对每个边界框预测偏移量和分类概率；接着将不同特征图获得的边界框结合起来，执行非极大值抑制的方法过滤一部分重叠或者不正确的边框，生成最终的边界框集合；最后对检测结果用分类器分类。本发明同时使用高层次和低层次的视觉特征，与人类相比，在预测欺骗方面明显更好；比人类的肉眼的判断不仅速度更快，技术精准度更高。