| 基于P300和机器学习的测谎方法研究 |
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| 引用本文： | 高军峰,王沛,郑崇勋.基于P300和机器学习的测谎方法研究[J].西安交通大学学报,2010,44(10). |
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| 作者姓名： | 高军峰 王沛 郑崇勋 |
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| 作者单位： | 西安交通大学生命科学与技术学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 测谎 独立成分分析 脑电 P300两步降噪 支持向量机 |
Lie Detection Method Based on P300 and Machine Learning |
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| GAO Junfeng,WANG Pei,ZHENG Chongxun.Lie Detection Method Based on P300 and Machine Learning[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2010,44(10). |
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| Authors: | GAO Junfeng WANG Pei ZHENG Chongxun |
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