La tecnología de detección de mentiras podrá reconocer la falsedad de la grabación de video
Los científicos israelíes han mejorado el viejo detector de mentiras y ahora, dicen, supera cualquier otro método conocido para detectar la falta de sinceridad.
La tecnología consta de electrodos que se adhieren a la cara y capturan las contracciones faciales mínimas típicas del engaño. La investigación realizada por científicos de la Universidad de Tel Aviv toma como base la tecnología de sensores, que fue desarrollada por el profesor Yael Hanain durante 14 años. Se adhieren a la piel pegatinas con electrodos que capturan las señales eléctricas que emiten los músculos faciales.
El autor del trabajo, el profesor Dino Levy, comenta: “Los detectores de mentiras de hoy fallan con demasiada frecuencia; su testimonio ni siquiera se acepta como prueba en los tribunales de jurisdicción general. … Nuestra tecnología se basa en la suposición de que los músculos faciales se distorsionan al mentir y pueden decir mucho más sobre un mentiroso “.
El equipo realizó un experimento: los voluntarios se dividieron en parejas y se sentaron uno frente al otro. A los primeros se les entregaron unos auriculares a través de los cuales se transmitían las palabras “línea” o “árbol”, luego se les pedía que pronunciaran una de ellas al compañero, de manera veraz o falsa. Sus oponentes no pudieron calcular de manera confiable la mentira, pero los sensores lo lograron. Los electrodos se colocaron en las mejillas cerca de los labios y por encima de las cejas. A continuación, las grabaciones de electromiografía (EMG) se entregaron a un algoritmo programado y entrenado para distinguir lo falso de lo verdadero. Resultado: Detectar mentiras con una tasa de éxito del 73%. Otra conclusión curiosa: las personas mienten con diferentes músculos faciales: algunos con las mejillas y otros con las cejas.
El próximo objetivo de los investigadores es crear una cámara que pueda calcular mentiras a través del análisis de video de alta resolución sin electrodos. La tarea del equipo es completar la fase experimental, entrenar los algoritmos y pasar del hardware al formato de las aplicaciones.
