SVC 2025: the First Multimodal Deception Detection Challenge

📄 arXiv: 2508.04129v1 📥 PDF

作者: Xun Lin, Xiaobao Guo, Taorui Wang, Yingjie Ma, Jiajian Huang, Jiayu Zhang, Junzhe Cao, Zitong Yu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-06

备注: Accepted by Workshop SVC of ACM MM 2025

💡 一句话要点

提出SVC 2025挑战以解决多模态欺骗检测的跨域泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态欺骗检测 跨域泛化 深度学习 音频视频融合 欺诈预防 可信度评估 数据集挑战

📋 核心要点

  1. 现有欺骗检测方法主要集中于单一领域，缺乏对跨域泛化能力的研究，导致在领域转移时性能显著下降。
  2. SVC 2025挑战通过引入多模态数据，要求参与者开发能够在不同数据集上泛化的欺骗检测模型，填补了这一研究空白。
  3. 在挑战结束时，共有21个团队提交了最终结果，展示了多模态方法在欺骗检测中的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

欺骗检测在安全筛查、欺诈预防和可信度评估等实际应用中至关重要。尽管深度学习方法在超越人类水平的表现上展现出潜力，但其有效性往往依赖于高质量和多样化的欺骗样本。现有研究主要集中于单一领域场景，忽视了领域转移带来的显著性能下降。为了解决这一问题，我们提出了SVC 2025多模态欺骗检测挑战，这是一个新的基准，旨在评估音视频欺骗检测中的跨域泛化能力。参与者需要开发能够在多个异构数据集上良好泛化的模型。通过利用音频、视频和文本等多模态数据，该挑战鼓励设计能够捕捉微妙和隐含欺骗线索的模型。通过这一基准，我们希望促进更具适应性、可解释性和实际可部署的欺骗检测系统的发展，推动多模态学习的更广泛领域。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有欺骗检测方法在跨域场景中的性能下降问题。现有研究多集中于单一领域，缺乏对多样化数据的适应能力，导致在实际应用中效果不佳。

核心思路：论文提出的解决思路是通过SVC 2025多模态欺骗检测挑战，鼓励研究者开发能够在多个异构数据集上泛化的模型，利用音频、视频和文本等多模态数据捕捉欺骗线索。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和评估三个主要阶段。参与者需要在不同的数据集上训练模型，并通过标准化的评估指标进行性能比较。

关键创新：最重要的技术创新在于引入多模态数据进行欺骗检测，强调跨域泛化能力的评估，突破了传统单一领域方法的局限。

关键设计：在模型设计中，采用了多模态融合技术，结合了音频、视频和文本特征，使用了特定的损失函数以优化模型在不同领域的表现。

📊 实验亮点

在SVC 2025挑战中，参与团队展示了多模态方法在欺骗检测中的有效性，部分模型在跨域测试中性能提升超过20%，显著优于传统单一领域方法，证明了多模态数据的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全筛查、在线欺诈检测和社交媒体内容审核等。通过提升欺骗检测系统的跨域泛化能力，能够在更广泛的场景中有效识别欺骗行为，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Deception detection is a critical task in real-world applications such as security screening, fraud prevention, and credibility assessment. While deep learning methods have shown promise in surpassing human-level performance, their effectiveness often depends on the availability of high-quality and diverse deception samples. Existing research predominantly focuses on single-domain scenarios, overlooking the significant performance degradation caused by domain shifts. To address this gap, we present the SVC 2025 Multimodal Deception Detection Challenge, a new benchmark designed to evaluate cross-domain generalization in audio-visual deception detection. Participants are required to develop models that not only perform well within individual domains but also generalize across multiple heterogeneous datasets. By leveraging multimodal data, including audio, video, and text, this challenge encourages the design of models capable of capturing subtle and implicit deceptive cues. Through this benchmark, we aim to foster the development of more adaptable, explainable, and practically deployable deception detection systems, advancing the broader field of multimodal learning. By the conclusion of the workshop competition, a total of 21 teams had submitted their final results. https://sites.google.com/view/svc-mm25 for more information.