基于动态交互网络的群体视频对话欺骗检测
社会与信息网络
2021-06-14 v1
摘要
在会议、销售推介和谈判等场景中，检测视频对话中联合实施欺骗的一群人至关重要。以往关于视频中欺骗的研究集中于检测单个欺骗者，且仅使用面部或视觉特征。在本文中，我们提出面对面动态交互网络（FFDINs）的概念来建模一群人内部的人际交互。FFDINs 的使用使我们首次能够利用网络关系来检测视频对话中的群体欺骗。我们使用来自名为 Resistance 的基于欺骗的游戏的 185 个视频的数据集。我们首先刻画了欺骗参与者的个体、成对和群体行为，并将其与非欺骗参与者进行比较。我们的分析揭示，欺骗者成对往往避免相互交互，并将注意力集中在非欺骗者上。相反，非欺骗者与所有人平等交互。我们提出负动态交互网络来捕捉缺失交互的概念。我们创建了 DeceptionRank 算法，从仅一分钟长的视频中提取的 NDINs 中检测欺骗者。我们表明，我们的方法在从视频中识别欺骗方面比最近的先进计算机视觉、图嵌入和集成方法至少高出 20.9% AUROC。
引用
@article{arxiv.2106.06163,
title = {Deception Detection in Group Video Conversations using Dynamic Interaction Networks},
author = {Srijan Kumar and Chongyang Bai and V. S. Subrahmanian and Jure Leskovec},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06163},
year = {2021}
}
备注
The paper is published at ICWSM 2021. Dataset link: https://snap.stanford.edu/data/comm-f2f-Resistance.html