本文關鍵詞：基于P300和機器學習的測謊方法研究

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【摘要】：為了克服傳統(tǒng)測謊方法沒有考慮到相同刺激下受試者思維狀態(tài)變化的缺點,提出了基于P300和機器學習的測謊方法.該方法使用典型的3刺激測謊范式,首先記錄30名隨機劃分的撒謊者和無辜者的12導腦電(EEG)信號,使用獨立成分分析方法(ICA)分解由探針刺激產(chǎn)生的腦電信號,利用在Pz電極上分布強度大的獨立分量重建Pz波形,將每名受試者的的若干個Pz波形進行平均,提取兩步降噪后的每個Pz波形的時域和小波特征.最后,使用分類器區(qū)分P300和非P300波形,進一步計算出個體測謊診斷率.實驗結(jié)果表明,支持向量機(SVM)適合于說謊意識狀態(tài)的分類,提出的方法可以有效地改進單次刺激記錄上的信噪比,提高P300成分的識別率,進而提高測謊診斷率.
【作者單位】： 西安交通大學生命科學與技術學院;
【關鍵詞】： 測謊 獨立成分分析 腦電 P 兩步降噪 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(30870654)
【分類號】：D918
【正文快照】： 傳統(tǒng)的多道圖測謊方法已經(jīng)受到來自各方面的挑戰(zhàn)[1],很多研究人員開始使用誘發(fā)腦電(ERP)信號的P300成分進行測謊.P300成分是對小概率新異事件的響應[2].盡管潛伏期和波峰幅度是檢測P300波形的兩個典型特征,但是由于在單次響應下的誘發(fā)腦電信號的信噪比(SNR)極低(除了P300成分

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本文編號：587716