Современные технологии анализа мимической активности как инструмент оценки достоверности показаний жертвы и обвиняемого

Н.В. Азарова; В.Ф. Енгалычев; А.В. Хавыло

doi:10.47475/2411-0590-2025-12-1-98-110

Н.В. Азарова Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия https://orcid.org/0009-0000-7307-122X
В.Ф. Енгалычев Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия https://orcid.org/0000-0002-3587-8986
А.В. Хавыло Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия https://orcid.org/0000-0003-2739-0136

DOI: https://doi.org/10.47475/2411-0590-2025-12-1-98-110

Ключевые слова: мимическая активность, распознавание эмоций, лицевые экспрессии, признаки достоверности, обнаружение обмана

Аннотация

В данной работе рассматривается роль мимических экспрессий как диагностического признака достоверности показаний, особенности мимической активности, различия между макровыражениями и микровыражениями. Микровыражения крайне кратковременны, проявляются не более чем на четверть секунды, эти выражения не поддаются контролю, что делает их важным инструментом в выявлении обмана. Исследования, начатые Экманом П., показали, что мимические экспрессии связаны с базовыми эмоциями человека и часто выступают индикатором попыток скрыть истинное состояние, что делает анализ микровыражений перспективным в сфере детекции лжи. Наиболее надежным инструментом является психофизиологическое исследование с применением полиграфа, оно изучено наиболее детально, но имеет ряд ограничений.
Особое внимание уделяется автоматизированным системам анализа мимики с использованием современных технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Эти подходы позволяют преодолеть ограничения человеческого восприятия и открывают новые возможности для объективной и надежной диагностики обмана. В настоящее время на рынке представлено множество систем для автоматического выявления микроэкспрессий. Эти системы демонстрируют приемлемый уровень надёжности и могут использоваться в исследованиях как дополнительный источник информации о состоянии обследуемого.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Н.В. Азарова, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия

аспирант
AzarovaNVl@studklg.ru

В.Ф. Енгалычев, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия

профессор кафедры общей и социальной психологии, руководитель Научно-исследовательского центра судебной экспертизы и криминалистики,
доктор психологических наук, профессор
valiyen@gmail.com

А.В. Хавыло, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, г. Калуга, Россия

заведующий научно-исследовательской лабораторией информационно-психологической безопасности;
доцент кафедры общей и социальной психологии,
кандидат психологических наук
khavyloav@tksu.ru

Литература

Baltrušaitis T, Zadeh A., Lim YC, & Morency L. OpenFace 2.0: Facial Behavior Analysis Toolkit. 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition. 2018:59-66.

Doddamani I, Patel R, Kumar AS, Mane R. Lie Detection Using Facial Expressions. IJCRT. 2022;10(4):326-329.

Ekman P, Friesen WV, Hager JC. Facial Action Coding System – investigators Guide. 2002.

Ekman P, Rosenberg EL. What the Face Reveals: Basic and Applied Studies of Spontaneous Expression Using the Facial Action Coding System (FACS). 2012. 672 p.

Feng KJ. DeepLie: Detect lies with facial expression (computer vision). Stanford University, 2021. URL: https://cs230.stanford.edu/projects_spring_2021/reports/0.pdf.

Jaiswal M, Tabibu S, Bajpai R. The truth and nothing but the truth: Multimodal analysis for deception detection. In 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). Barcelona, Spain, 2016:938-943.

Jmour N, Masmoudi S, Abdelkrim A. A New Video Based Emotions Analysis System (VEMOS): An Efficient Solution Compared to iMotions Affectiva Analysis Software. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal. 2021;6(2):990-1001. DOI: https://doi.org/10.25046/aj0602114

Mehrabian A. Nonverbal Communication. Chicago: Aldine-Atherton, 1972. 248 p.

Meta-Analytic Survey of Criterion Accuracy of Validated Polygraph Techniques Report Prepared For The American Polygraph Association Board of Directors Nate Gordon, President (2010-2011) by The Ad-Hoc Committee on Validated Techniques Mike Gougler, Committee Chair Raymond Nelson, Principal Investigator Mark Handler Donald Krapohl Pam Shaw Leonard Bierman. Polygraph. 2011;40(4):203-305.

Monaro, M., Maldera S., Scarpazza C., Sartori G., Navarin N. Detecting deception through facial expressions in a dataset of videotaped interviews: A comparison between human judges and machine learning models. Computers in Human Behavior. 2022;127(3):107063. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107063

Langleben DD. Detection of deception with fMRI: Are we there yet? Legal and Criminological Psychology. 2008;13(1):1-9. DOI: https://doi.org/10.1348/135532507X251641.

Leal S, Vrij A, Deeb H, Hudson C, Capuozzo P, Fisher RP. Verbal cues to deceit when lying through omitting information. Legal and Criminological Psychology. 2020;25(2):278-294. DOI: https://doi.org/10.1111/lcrp.12180.

Singh B, Rajiv P, Chandra M. Lie detection using image processing. In 2015 International Conference on Advanced Computing and Communication Systems, Coimbatore, India. 2015:1-5. DOI: https://doi.org/10.1109/ICACCS.2015.7324092.

Viola P, Jones M. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE Conf Comput Vis Pattern Recognit. 2001;1:511-518. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517

Wu Z, Singh B, Davis L, Subrahmanian V. Deception detection in videos. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2018;32(1):1695-1702. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11502

Aidarkin EK, Kundupyan OL, Starostin AN. Modern methods of human condition assessment: [textbook]. Rostov-on-Don. Taganrog: Southern Federal University Publishing House, 2024. 300 p. (In Russ.).

Baev MS, Gusev AN. Automated analysis of mimic reactions in complex expert studies of video recordings. Vestnik kriminalistiki. 2020;(1):28-42. (In Russ.).

Gusev A.N., Baev M.S., Machuzhak A.V., Podrezova A.V. On the Possibility of automated assessment of video interviews by facial expressions. Organizational Psychology. 2023;13(2):121-138. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.17323/2312-5942-2023-13-2-121-138

Gusev AN, Baev MS, Lebedeva SA, Savinkina AO. Changes in the emotional state of testers by facial expressions in conditions of 7-day dry immersion. National Psychological Journal. 2024;(1):158-174. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.11621/npj.2024.0111

Darwin C.O. Expression of emotions. St. Petersburg: Peter. 2001. 36 p. (In Russ.).

Yengalychev VF, Leonova EV, Khavylo AV. Possibilities of using intelligent systems of machine vision in forensic psychological examination. Bulletin of the Russian Foundation for Basic Research. Humanities and social sciences. 2021;(2):104-117. (In Russ.).

Isayeva KA. Separate problems of polygraph use. Bulletin of the Kyrgyz-Russian Slavic University. 2013;13(1):20-24. (In Russ.).

Isaichev ES, Isaichev SA. Methodological aspects of instrumental “lie detection”. Mir Psychologii. 2016;(4):202-214. (In Russ.).

Kotova KA. Recognition of lies in human communications. Intellectual, Sensor and Mechatronic Systems-2024 / ed. by V.A. Gulay, A.V. Dubovik; co-editor. E. A. Bogdanova. Minsk: BNTU, 2024:138-143. (In Russ.).

Mayorov AV. Victimology in Russia: a review of the stages of development of the scientific direction. Victimology. 2021;8(2):109-120.

Ognev AS, Venerina OG, Vinogradova IA. New psychodiagnostic possibilities of eye tracking. Pedagogy and Psychology of Education. 2012;(3):107- 112. (In Russ.).

Pelenitsyn AB, Soshnikov AP. Modern technologies of polygraph application. Part 2. Moscow, 2015. 320 p. (In Russ.).

Tikhomirov OK. Psychology of thinking: textbook for university students studying in the direction and specialties of psychology. 3rd ed., ster. Moscow, 2007. 287 p. (In Russ.).

Ustenko AV. Theoretical substantiation of the use of the technology of mimic activity analysis to increase the reliability of the results of psychophysiological research with the use of polygraph. Bulletin of Kaluga University. Series 1. Psychological sciences. Pedagogical sciences. 2022;5(3)(16):4-8. (In Russ.).

Uchayev AV. Modern methods of revealing hidden information. Psychological Journal. 2022;43(1):42-50. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.31857/S020595920018768-0

Fry O. Lies: three ways of detection, how to read the thoughts of a liar, how to deceive the lie detector: [translated from English] / Aldert Fry. St. Petersburg: Prime-EUROZNAK, 2006. 284 p. (In Russ.).

Khavylo AV, Leonova EV, Engalychev VF, Nikulicheva EO, Eremina II. Computer methods for assessing the total mimic activity in the perception of subjectively significant information. Bulletin of Kaluga University. Series 1. Psychological sciences. Pedagogical sciences. 2021;4(1):12-22. (In Russ.).

Shakhovskiy VI. About the role of emotions in speech. Voprosy Psychologii. 1991;(6):111-117. (In Russ.).

Ekman P. The Psychology of Lying. Deceive me if you can. (Series “Self Psychologist”). St. Petersburg: Peter, 2021. 384 p. (In Russ.).

Ekman P, Friesen W. Recognize a liar by facial expression: [a book – simulator] : [translated from English]. Moscow : Peter, 2010. 268 p. (In Russ.).