本文關鍵詞：基于PCANet和SVM的謊言測試研究

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【摘要】：主成分分析網(wǎng)絡(Principal Component Analysis Network,PCANet)是基于深度學習理論的一種非監(jiān)督式的特征提取方法,它克服了手工提取特征的缺點,目前其有效性僅僅在圖像處理領域中得到了驗證.本文針對當前謊言測試方法中腦電信號特征提取困難的缺點,首次將PCANet方法應用到一維信號的特征提取領域,并對測謊實驗的原始腦電信號提取特征,然后使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)將說謊者和誠實者的兩類信號進行分類識別,將實驗結果和其它分類器及未使用特征提取的分類效果進行了比較.實驗結果顯示相對未抽取任何特征的方法,提出的方法 PCANet-SVM可以獲得更高的訓練和測試準確率,表明了PCANet方法對于腦電信號特征提取的有效性,也為基于腦電信號的測謊提供了一種新的途徑.
【作者單位】： 中南民族大學生物醫(yī)學工程學院認知科學國家民委重點實驗室;醫(yī)學信息分析及腫瘤診療湖北省重點實驗室;華中科技大學武漢光電國家實驗室;江西財經(jīng)大學信息管理學院;電子科技大學生命科學與技術學院;
【關鍵詞】： 主成分分析網(wǎng)絡 腦電 測謊 深度學習 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金(No.81271659;No.61262034;No.61462031;No.91120017) 江西省自然科學基金(No.20151BAB207033) 中國博士后科學基金(No.2014M552346)
【分類號】：R318
【正文快照】： 1引言近年來,基于生理心理學的測謊技術日趨成熟.腦電信號事件相關電位P300成分是對小概率新異刺激的響應[1].利用腦電信號進行的謊言測試(簡稱測謊),相對其它生理指標(如心電和皮膚電阻等)更能反映說謊過程的心理加工過程.很多研究人員發(fā)現(xiàn),基于P300的測謊方法能有效地規(guī)避反

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