1. 本选题研究的目的及意义
说谎作为一种常见的社会现象，自古以来就受到哲学家、伦理学家和心理学家的广泛关注。
近年来，随着科技的进步和社会的发展，说谎行为对人际关系、社会信任以及司法公正等方面的影响日益加剧，如何有效地识别说谎成为了一个重要的研究课题。
传统的说谎识别方法主要依赖于测谎仪等生理指标的检测，但这类方法存在易受干扰、准确率有限等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
说谎识别是一个跨学科的研究领域，涉及心理学、计算机科学、语言学等多个学科。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的自动说谎识别逐渐成为研究热点，其中，基于视觉图像的说谎识别研究取得了一定的进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.说谎的心理机制及其视觉图像表现:深入研究说谎的认知过程、情绪反应以及非语言行为特征，分析说谎者在面部表情、眼神变化、肢体动作等方面的异常表现，为构建视觉图像指标体系提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、实验法、数据分析法等多种研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段:系统查阅国内外关于说谎心理学、视觉图像识别、机器学习等领域的文献资料，了解相关研究现状、理论基础和技术方法，为本研究提供理论支撑和方法指导。
2.实验设计与数据采集阶段:设计科学合理的实验方案，招募符合条件的被试参与实验，并采集说谎和诚实两种状态下的视觉图像数据。
实验过程中将严格控制无关变量，确保数据的可靠性和有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.跨学科视角:将心理学与计算机科学相结合，利用视觉图像分析技术研究说谎行为，为说谎识别提供新的视角和方法。
2.多模态数据融合:将面部表情、眼神变化、肢体动作等多模态视觉信息进行融合，构建更加全面、准确的视觉图像指标体系，提高说谎识别的准确率。
3.深度学习技术的应用:采用先进的深度学习技术，例如卷积神经网络、循环神经网络等，从视觉图像中自动提取特征，构建更加智能、高效的说谎识别模型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘迪,郭晓军,刘振宇.微表情识别综述[J].计算机工程与应用,2022,58(14):1-16.
2. 张兰兰,王金辉,李雅萌,等.基于人脸图像和生理信号的驾驶疲劳检测方法综述[J].智能系统学报,2021,16(04):689-702.
3. 王洪利,张凯,郭云龙.基于深度学习的微表情识别研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(10):1-12.
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