A functional analysis of deception detection of a mock crime using infrared thermal imaging and the Concealed Information Test
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to utilize thermal imaging and the Concealed Information Test to detect deception in participants who committed a mock crime. A functional analysis using a functional ANOVA and a functional discriminant analysis was conducted to decrease the variation in the physiological data collected through the thermal imaging camera. Participants chose between a non-crime mission (Innocent Condition: IC), or a mock crime (Guilty Condition: GC) of stealing a wallet in a computer lab. Temperature in the periorbital region of the face was measured while questioning participants regarding mock crime details. Results revealed that the GC showed significantly higher temperatures when responding to crime relevant items compared to irrelevant items, while the IC did not. The functional ANOVA supported the initial results that facial temperatures of the GC elevated when responding to crime relevant items, demonstrating an interaction between group (guilty/innocent) and relevance (relevant/irrelevant). The functional discriminant analysis revealed that answering crime relevant items can be used to discriminate guilty from innocent participants. These results suggest that measuring facial temperatures in the periorbital region while conducting the Concealed Information Test is able to differentiate the GC from the IC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».