说谎行为

摘要： 幼儿说谎是一种较为常见的现象。这既与幼儿身心发展特点有关,又与成人的言行影响有关。3-6岁幼儿由于心智发育不成熟,无法区分现实与想象,常常把自己头脑中的画面说成自己经历过的,听者很容易信以为真。此外,他们非常渴望得到家长或老师的关注和表扬。为了得到成人的关注和表扬,他们有时会说谎。幼儿说谎的原因是多方面的,我们不能因为幼儿说了一次谎就判定幼儿的道德品行出了问题。我们应以科学、宽容的态度看待幼儿的说谎行为,具体问题具体分析,因人施策。

摘要： “老师,我的作业做完了,可是忘记带了。”“老师,我真的不舒服,体育课上不了。”“老师,我没有写纸条说过××同学的坏话。”……作为班主任,我们经常会碰到这样“聪明”的孩子:屡屡不完成作业却谎称忘在家里;课间活蹦乱跳,体育课上就“诈伤”;刚刚被抓了“现行”却矢口否认自己的过错。孩子说谎行为的出现,除了推脱责任、逃避惩罚、爱慕虚荣等,更重要的原因在于家长和教师对“说谎”行为不恰当的认知和处理办法。“狼来了”不可怕,预防和正视“狼来了”尤为重要。

摘要： 针对小学生说谎行为被发现而引发的焦虑情绪,采用合理情绪疗法缓解其焦虑情绪并改变不合理认知,运用行为疗法矫正其说谎行为,最终缓解和解除了孩子的焦虑情绪,改变了孩子的不合理认知,消除了说谎行为,促进孩子的心理健康和发展,帮助她达到人格完善.

摘要： 通过方便随机抽样,采用问卷调查法和实验法对某幼儿园126名幼儿的说谎行为及其主要抚养人的教养方式进行测评.结果 发现:幼儿说谎行为得分随年龄增长而增加,且幼儿年龄越大,越会采取一定的策略说谎;隔代教养家庭主要教养人的溺爱与放纵教养方式与幼儿的说谎行为存在显著相关.即,家庭教养方式尤其是负面的隔代教养方式,如溺爱放纵等,影响幼儿的说谎行为.

摘要： 随着幼儿年龄的增长,他们的认知水平逐渐发展成熟,在与人交往的过程中会出现说谎行为。大多数家长往往会一刀切地认为幼儿所有的说谎行为都是不诚实的表现,进而对幼儿进行责骂,这种做法无疑会对幼儿的身心造成极其不良的影响。幼儿说谎行为的主要原因包括想象和现实混淆、渴望获得表扬、理解上的错误、逃避惩罚或获得奖赏等。基于此,家长和教师应采取满足幼儿合理需求、丰富幼儿认知经验、创建民主的成长环境、进行诚信教育等策略。

摘要： 本文以说谎行为及其识别的心理学分析为主要内容进行阐述,结合当下说谎现象基本特征、说谎行为识别能力和人际互动对说谎行为识别的影响为主要依据,从对识别者准确率的判断和识别准确率低的原因这两方面进行深入探讨和分析,其目的 在于提升说谎行为识别判断能力,旨在为相关研究提供参考资料.

摘要： cqvip:说谎行为是幼儿日常生活中常见的一种现象。幼儿说谎行为指幼儿有意无意说出不符合事实的言语,试图用来骗过周围群体的言行,从而满足其在某一刻的某种心理需求[1]。随着家长和教师对幼儿教育的越来越重视,幼儿的说谎行为也随之备受关注。

摘要： 在成人看来,说谎往往被视作一种恶劣的品质行为,人们常常会将说谎的孩子与''品德差''挂钩,这也会对幼儿的长远发展产生一定的影响。事实上,幼儿说谎行为产生的原因多种多样,这与幼儿的年龄及其身心发展特点也存在着一定的联系。因此,对于幼儿说谎的现象我们不能一概而论,要针对具体事情具体分析,教师和家长要正确看待幼儿的说谎行为,并采取恰当的方式合理应对幼儿出现的行为问题。

摘要： 正规教育所面对的是发展中的人(基础教育所面对的基本上是未成年人),在道德上是未定型的人,绝对不能给他们贴上道德伪善的标签。当然,这样要求也并不是无视他们道德上存在的问题。虽然几乎不存在处心积虑的伪善者,但不可否认,即使是未成年人,也可能会有具体行为上的伪善,甚至有人格性伪善的苗头。以积极的眼光去看发展中的人,不是无视问题,而是看到问题背后的多种可能性。伪善与说谎密切相关,甚至可以说是说谎的一种形式。正如我们不能因他们偶而有之的说谎行为来断定他们没有诚实品质一样,也不能因他们偶尔为之的伪善来断定他们就是伪善的。偶尔有之的说谎行为是走向诚实的学习方式之一,同样,偶尔为之的伪善也是走向正直的学习方式之一。

摘要： 本研究应用核磁共振技术及基于体素的形态学分析法对反社会人格障碍的全脑灰质结构进行分析，探讨该类人群反社会行为的神经解剖基础。

摘要： 本发明涉及一种说谎状态实时识别修正系统，包括语音输入模块、样本分类模块、语意识别模块、说谎状态识别模块、语音字典、标识模块、修正模块和输出模块；所述语音输入模块用于采集语音信号；所述样本分类模块通讯连接在语音输入模块上；所述语意识别模块通讯连接在样本分类模块上；所述说谎状态识别模块通讯连接在样本分类模块上；所述语音字典通讯连接在语意识别模块和说谎状态识别模块之间；所述标识模块分别通讯连接在语意识别模块和说谎状态识别模块上；所述修正模块分别通讯连接在标识模块和语音字典上；所述输出模块通讯连接在修正模块上，其能够识别和标识话语的可信度等级，并修正及产生新的问题，实效性强，获取的信息准确。

摘要： 本发明提供软件行为模型化装置、软件行为模型化方法、软件行为验证装置以及软件行为验证方法。软件行为模型化装置(100)包括：事件信息取得部(110)，其取得表示在软件的运行中发生的特定事件的事件信息；堆栈信息取得部(120)，其取得在发生特定事件的时刻存储在暂存器中的堆栈信息；模型生成部(130)，其根据包含在堆栈信息中的返回地址存储在暂存器中的存储位置，对返回地址设定得分，并使用存储位置以及得分，对所述特定事件与所述要素之间的关系进行模型化，生成所述软件的行为模型。

摘要： 本发明涉及一种顾客行为分析装置、顾客行为分析系统和顾客行为分析方法。顾客行为分析装置包括：跟踪单元，其被配置为基于由在自助区域周围的区域捕获图像的成像装置提供的图像信息来跟踪在自助区域周围的区域中移动的人；检测单元，其被配置为基于由跟踪单元执行的跟踪结果来获得每一个人相对于顾客需要进入以从自助区域选择和拾取物品的访问区域的移动方向和人在访问区域中的停留时间，并且基于移动方向和停留时间来检测出放弃完成自助行为的未完成人；输出信息生成单元，其被配置为基于由检测单元执行的检测结果来生成表示分析结果的输出信息。

摘要： 本发明涉及一种基于面试中微表情的说谎检测方法，首先模型以皱眉、抬眉毛、抿嘴、嘟嘴、歪头五种表情进行训练，对每一类表情数据打上标签；接着输入脸部微表情的图像到预训练好的以VGG16作为骨干的SSD网络中，让图片经过卷积神经网络提取特征，并生成特征图；然后对每个特征图都执行卷积操作来评估默认边界框，对每个边界框预测偏移量和分类概率；接着将不同特征图获得的边界框结合起来，执行非极大值抑制的方法过滤一部分重叠或者不正确的边框，生成最终的边界框集合；最后对检测结果用分类器分类。本发明同时使用高层次和低层次的视觉特征，与人类相比，在预测欺骗方面明显更好；比人类的肉眼的判断不仅速度更快，技术精准度更高。

摘要： 本发明涉及一种说谎状态实时识别修正系统，包括语音输入模块、样本分类模块、语意识别模块、说谎状态识别模块、语音字典、标识模块、修正模块和输出模块；所述语音输入模块用于采集语音信号；所述样本分类模块通讯连接在语音输入模块上；所述语意识别模块通讯连接在样本分类模块上；所述说谎状态识别模块通讯连接在样本分类模块上；所述语音字典通讯连接在语意识别模块和说谎状态识别模块之间；所述标识模块分别通讯连接在语意识别模块和说谎状态识别模块上；所述修正模块分别通讯连接在标识模块和语音字典上；所述输出模块通讯连接在修正模块上，其能够识别和标识话语的可信度等级，并修正及产生新的问题，实效性强，获取的信息准确。

摘要： 从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为模式存储单元(202)存储来自多个停留点的停留点信息(212)，该多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。

摘要： 本发明提供软件行为模型化装置、软件行为模型化方法、软件行为验证装置以及软件行为验证方法。软件行为模型化装置(100)包括：事件信息取得部(110)，其取得表示在软件的运行中发生的特定事件的事件信息；堆栈信息取得部(120)，其取得在发生特定事件的时刻存储在暂存器中的堆栈信息；模型生成部(130)，其根据包含在堆栈信息中的返回地址存储在暂存器中的存储位置，对返回地址设定得分，并使用存储位置以及得分，对所述特定事件与所述要素之间的关系进行模型化，生成所述软件的行为模型。

摘要： 本发明提供一种树脂行为分析装置(10)，其对包括作为多条纤维的集合的纤维束的纤维增强树脂的片材成型时的纤维的行为进行分析。树脂行为分析装置(10)具备：片模型生成部(13)，其生成将片材模型化的片模型；纤维束模型生成部(14)，其在由片模型生成部(13)生成的片模型内生成将纤维束模型化的纤维束模型；纤维模型生成部(15)，其在由纤维束模型生成部(14)生成的纤维束模型内生成将纤维模型化的纤维模型；以及行为分析部(16)，其基于片材成型时的条件，对由纤维模型生成部(15)生成的纤维模型的行为进行分析。

摘要： 行为动作识别装置(1)从麦克风(2)获取声音数据，计算声音数据的特征量，判断用户是否存在于设有麦克风(2)的空间内，在用户不存在于空间内的情况下，基于计算出的特征量计算表示噪音的特征量的噪音特征量，并将计算出的噪音特征量存储到噪音特征量存储部(108)，在用户存在于空间内的情况下，从计算出的特征量减去被存储在噪音特征量存储部(108)的噪音特征量，从而提取表示因用户进行动作而发出的行为动作音的特征量的行为动作音特征量，利用行为动作音特征量识别用户的行为动作。

摘要： 行为监视装置包括控制器，该控制器配置为检测包括在车载摄像头图像中的人的行为。控制器从车载摄像头图像中检测多个人。控制器检测所检测到的多个人中的每个人的属性信息和指示所检测到的多个人之间的相关性的相关性信息。控制器基于属性信息和相关性信息评估所检测到的多个人中的每个的行为，并输出评估的结果。