- 简介欺骗检测近年来得到了越来越多的关注，这是由于数字媒体的显著增长和伦理和安全方面的担忧。已经广泛使用多模态方法进行研究，包括视频、音频和文本。此外，认为欺骗产生和检测中的个体差异发挥了至关重要的作用。尽管一些研究利用个体信息，如人格特征，以提高欺骗检测的性能，但由于缺乏足够的数据集来评估性能，目前的系统仍然受到限制。为了解决这个问题，我们介绍了一个多模态欺骗数据集MDPE。除了欺骗特征外，这个数据集还包括个体差异的人格和情感表达特征信息。它可以探索个体差异对欺骗行为的影响。它包括来自193名受试者的超过104小时的欺骗和情感视频。此外，我们进行了大量实验，为未来的欺骗检测研究提供了宝贵的见解。MDPE不仅支持欺骗检测，还为任务如人格识别和情感识别提供条件，甚至可以研究它们之间的关系。我们相信，MDPE将成为促进情感计算领域研究的宝贵资源。
- 图表
- 解决问题本论文旨在解决欺骗检测的问题，并探讨个体差异对欺骗行为的影响，以及如何利用个体信息提高欺骗检测的性能。
- 关键思路本文介绍了一个包含个体差异信息的多模态欺骗数据集MDPE，并利用该数据集进行了多个实验，探讨了个体差异对欺骗行为的影响，并提出了一种基于个体信息的欺骗检测方法。
- 其它亮点该论文的亮点包括：引入了包含个体差异信息的多模态欺骗数据集MDPE；探讨了个体差异对欺骗行为的影响；提出了一种基于个体信息的欺骗检测方法；为情感计算领域提供了有价值的资源。
- 最近的相关研究包括：使用个体信息提高欺骗检测性能的研究；利用多模态信息进行欺骗检测的研究；探讨个体差异对情感计算的影响的研究。
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