Soluções detecção de mentiras sob medida

Explore ferramentas detecção de mentiras configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

detecção de mentiras

  • LiarLiar.ai é uma ferramenta de IA para detecção de mentiras e monitoramento da frequência cardíaca.
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    O que é LiarLiar.ai?
    LiarLiar.ai é uma ferramenta inovadora impulsionada por IA projetada para detectar engano e monitorar flutuações da frequência cardíaca em tempo real. Utilizando algoritmos avançados e insights psicológicos, analisa micromovimentos e sinais sutis na linguagem corporal e na voz durante chamadas de vídeo e análises de vídeo. Fácil de integrar e usar, oferece uma solução sofisticada para quem precisa de detecção precisa de mentiras e análise de comportamento.
  • LiarLiar detecta enganos e estados emocionais através da análise de vídeo e voz.
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    O que é LiarLiar?
    LiarLiar é uma ferramenta de IA de ponta projetada para detectar engano e flutuações emocionais durante chamadas de vídeo. Ele utiliza fotopletismografia remota (rPPG) para detectar mudanças sutis na cor da pele que indicam a frequência cardíaca, enquanto também analisa movimentos oculares, expressões faciais e linguagem corporal. Além disso, monitora mudanças vocais, como alterações de tom e altura. Essa abordagem abrangente permite que LiarLiar forneça uma análise precisa da veracidade e dos estados emocionais, ajudando os usuários a navegar em cenários de comunicação complexos com maior confiança.
  • Liars.AI: Detector de mentiras alimentado por IA para analisar a honestidade de vídeos através da fala e linguagem corporal.
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    O que é Liars.AI?
    Liars.AI é o primeiro detector de mentiras alimentado por IA do mundo, projetado para ajudar os usuários a descobrir a verdade. Ao fazer o upload ou gravar um vídeo de alguém falando, você pode rapidamente analisar suas expressões faciais, linguagem corporal e tom de voz para determinar se estão sendo honestos. O sistema fornece um relatório detalhado, oferecendo informações e compreensões sobre a honestidade da pessoa. Embora a análise seja baseada em entendimentos gerais de detecção de engano, os resultados devem ser considerados informativos e provocativos, em vez de conclusivos.
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