论测谎结论

科学技术的发展和诉讼实践的需求，使测谎技术和测谎结论在诉讼中的作用越来越重要，而我国的诉讼和证据立法对测谎技术地位和测谎结论是否具有证据资格均未作规定，使得诉讼实践中作法不一。鉴于此，笔者着重论述了测谎技术与测谎结论、测谎结论的证据属性及价值定位和测谎结论的立法构想，以期有所启迪。     

反测谎及其对策的实验研究

本文通过实验的方法,对反测谎对GKT测试和CQT测试信效度的影响进行了初步的研究,认为反测谎可以在一定程度上控制生理反应,干扰测谎,但反测谎对测谎干扰的有效性是有限的,采用GKT和CQT相结合,并结合行为观察综合判断,反测谎是可以识别并加以对抗的.     

测谎技术及其应用

本文主要介绍测谎基本原理,分析了测谎结论的准确性、局限性及测谎结论证据属性,并简要介绍了测谎技术在刑事及民事案件中的应用.     

浅析测谎结论的法律地位

近年来随着测谎技术的迅速发展,测谎结论的法律地位成为人们关注的焦点,测谎结论能否作为证据在法庭上直接被采用引起了较大的争议,本文将结合证据的特征和测谎结论自身的特点来阐述测谎结论是否能作为证据.     

再论测谎结论的证据价值与证据能力

测谎技术在我国司法实践中已大量使用,但现行法律却未对其法律属性、适用规则等加以规范。这不仅使测谎结论的适用无法可依,也制约了测谎技术的进一步发展。从规范分析的角度,对测谎结论的证据价值与证扰能力展开了分析,并认为测谎结论的完全可以在刑事诉讼中作为证据使用。     

脑认知犯罪相关信息的测谎与反测谎分析

目的研究基于脑认知原理检测反测谎的技术。方法用实案测试检验的案例和相关实验研究,进行犯罪信息认知测谎的理论分析和实案检测反测谎可行性分析。理论分析得出,欺骗在生物界具有的普遍性,与说谎——人为逃避法律制裁所具有"本我"这一成分,是共同性的结合体。利用涉案的被测谎人,对犯罪相关信息认知过程中所具有的特征,可以作为检测反测谎的基础;用检测被测谎人在认知分类上的差异、检测被测人对案情细节的认知间差异、检测案情细节认知时不同被测人认知反应时之间的差异等3种方法,对检测反测谎可以得到显著效果。结论基于欺骗所具有的社会性和生物性兼顾的特点,可将其作为实现检测反测谎的理论上可行的基础;刑侦测谎应用非情绪相关的认知脑电测谎对检测反测谎,提高法庭科学上的证据效力十分有效,也是未来测谎技术发展的趋势之一。     

测谎技术的新进展

传统测谎技术已经经过近百年的发展,由于测试技术本身的不足,带来了长期的理论基础的争议以及应用上的诸多质疑。近二十年来,随着脑神经科学技术的进步,研究者将ERP和fMRI技术应用到测谎测试当中,使得测谎技术有了更长远发展的可能性。     

测谎仪的发展与应用

测谎技术自问世以来的一个多世纪里，在世界各地得到普遍的推广和应用。但是，围绕测谎技术能否探测出谎言的争议从来没有停息过。测谎仪的出现反映了现代人在解决人证真伪这一世纪性难题上的急切心情。然而，作为现代技术的测谎仪却无法满足人们的这一期待。严格地说，解决人证真伪的问题只能依靠司法人员对证据进行认真细致的审查和判断。在这个意义上，最好的测谎者不是任何冰冷的仪器，而是人类自己。     

论测谎与权利保障

目前,测谎仪在我国侦查机关已经得到普遍应用,在侦查破案过程中取得了一定的效果。但是,事实证明,一味地强调测谎技术在犯罪侦查中的作用,而不注意维护司法公正和保护受测人权利,测谎技术就有可能成为非法取证乃至刑讯逼供的“帮凶”。为保障受测人在测谎中的人权,应规范测试员的考试、考核及资格认定,保障测谎机构和测谎员身份的独立性,赋予被测人自愿权、使用本民族语言文字接受测试权、拒绝回答与本案无关问题权等。     

测谎结论的误差来源及对其应用策略

由于理论模型和实验设计上的缺陷，使得诸多中介因素对测试结果产生干涉作用，造成测谎结论的客观性不足。因此目前的测谎技术不适于为侦查诉讼提供证据，但可作为一项能提供倾向性意见的调查工具服务于办案实践。     

案件相关信息的脑认知递进过程分析

以认知作为理论分析基础,并以认知脑电作为分析变量的测谎新技术,其科学性逐渐被人所认识,在公安司法的案件调查中正处于推广使用阶段。从涉案者、知情者、无辜者3类被试进行认知脑电测谎过程中的认知预备—状态—过程—结果选择上差异、认知递进的比较、认知进程差异在反应需时上的反映等几方面,对认知脑电测谎进行了论证。认为基于情绪理论所引起的体表生理变量用生理多导(测谎)仪测量进行测谎,更加具有法庭科学的价值。     

测谎中被测人的行为表征和心理状态的研究

测谎又称心理生理测试主要完成的是对测试人多项生理参数的采集,通过分析在相关问题上被测人的生理心理反应来确定其与案件的相关程度。本文在测谎技术基本知识介绍的基础上,重点分析和探讨了测谎中目标对象的行为特征及其心理状态特征,这些分析和研究有助于判断其与所调查的问题和案件的关联程度,从而为展开讯问深入调查提供有力的帮助。     

测谎仪在中国的“三级跳”

一个月前,全国检察机关首期多频道心理测试(测谎)技术培训班在昆明开课。负责研制测谎仪的中科院自动化研究所和公安部的专家为66名反贪和技术部门人员讲授测谎技术专业课程。至此,测谎技术已全面介入中国的公检法系统。     

“测谎”技术与应用

自从1895年意大利犯罪学家朗布罗梭首先使用测谎仅从事犯罪侦查工作以来，测谎工作即在世界各地蓬勃发展。由于测谎仪的使用，使各国侦查犯罪技术向前迈进一大步，由以往只对物的鉴识，进而为对人的鉴识，真可谓是世界犯罪侦察史上一个大突破．提起测谎仪，人们往往顾名思义，以为能对被测人的供词自动识别，判断是不是谎言，这其实是一种误解。测谎仪所测的各种生理参数，是“由心理刺激触发的生理反应”，而不是谎言本身。“测谎”的基本原理是人在说谎时心理变化必然引起一些生理参数（如皮肤电、心跳、血压、呼吸、脑电波、声音）变化，…     

基于P300和机器学习的测谎方法研究

为了克服传统测谎方法没有考虑到相同刺激下受试者思维状态变化的缺点,提出了基于P300和机器学习的测谎方法.该方法使用典型的3刺激测谎范式,首先记录30名随机划分的撒谎者和无辜者的12导脑电(EEG)信号,使用独立成分分析方法(ICA)分解由探针刺激产生的脑电信号,利用在Pz电极上分布强度大的独立分量重建Pz波形,将每名受试者的的若干个Pz波形进行平均,提取两步降噪后的每个Pz波形的时域和小波特征.最后,使用分类器区分P300和非P300波形,进一步计算出个体测谎诊断率.实验结果表明,支持向量机(SVM)适合于说谎意识状态的分类,提出的方法可以有效地改进单次刺激记录上的信噪比,提高P300成分的识别率,进而提高测谎诊断率.     

基于改进超限学习机的N400诱发电位测谎方法

针对现有测谎方法识别率低的缺陷,将人工免疫算法和超限学习机相结合,提出了一种基于AIA-ELM的N400诱发电位测谎新方法。将24名被试分成犯罪组和对照组,提取多通道的N400峰值、平均幅值、中值频率作为特征向量。采用AIA-ELM算法对被试的探测刺激与无关刺激进行分类,犯罪组被试的识别率为97.60%。实验结果表明,本方法能较有效地进行谎言区分,为N400测谎提供了一种新的参考依据。     

美国科学家认为眼球跟踪技术有望取代测谎仪

据英国《每日邮报》近日报道，美国犹他大学的科学家研发出了一款测谎仪，可以通过追踪眼球的运动，来判断某人是否在说谎。研究人员相信这种眼球追踪技术有望取代传统的测谎仪，具有很好的商业应用前景。研究人员表示，最近几年的技术进步让眼球跟踪测谎成为可能。目前的测谎仪测量的是人在撒谎时的情感反应，而眼球跟踪技术测量的是人的认知反应。为了验证该眼球追踪测谎技术的效果，研究人员让测试者回答电脑上显示的一系列对错问题，并在测试者回答问题的过程中对其瞳孔扩张、     

国外测谎研究现状

说谎行为是包含不同认知过程的复杂行为,传统的多导生理记录仪因为只侧重外周生理指标的测量而亟需改进。现有的研究通过探究说谎行为的认知机制,改进测谎的记录指标,研究测谎技术在非常态人群中的效力乃至运用脑功能成像技术研究与说谎相关的脑区等方面取得了不少进展。已逐渐明确说谎所必须的关键认知过程和激活脑区,并发现传统测谎指标对犯罪人群和知情无辜者等特殊群体的鉴别力略有降低,通过测量指标的结合可以提高鉴别力,指脉等新的指标正逐渐受到重视。     

基于主成分分析和极端学习机的测谎方法研究

为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析(Principal component analysis, PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM) 相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号, 选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器,该分类器学习速度快,泛化能力强,但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法,基于交叉验证的方法,对两个参数进行同步优化选择,训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明,提出的PCA_ELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型,而且训练时间大大缩短,尤其适合于在线的测谎系统.     

一种智能测谎系统的算法实现

基于测谎技术的广泛应用以及测谎精度的要求,在既定的下位机及硬件系统的基础上,提出了该测谎系统的算法设计原则。系统选取呼吸波、脉搏信号和皮肤电阻三组参量为测量数据,建立基于MATLAB数据处理软件的算法。算法可以实现对三组参量特征值的滤波和提取;并将数学建模常用的判别分析法应用于算法设计中,实现对说谎情况的分类并计算说谎的概率,保证在较高精度下判断被测者的说谎情况。最后设置模拟实验进行验证,实验结果表明此算法可以较准确地判定说谎的概率,具备可行性