基于P300和机器学习的测谎方法研究

发布时间：2017-07-29 06:06

  本文关键词：基于P300和机器学习的测谎方法研究

  更多相关文章： 测谎 独立成分分析 脑电 P 两步降噪 支持向量机

【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.
【作者单位】： 西安交通大学生命科学与技术学院;
【关键词】： 测谎 独立成分分析 脑电 P 两步降噪 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(30870654)
【分类号】：D918
【正文快照】： 传统的多道图测谎方法已经受到来自各方面的挑战[1],很多研究人员开始使用诱发脑电(ERP)信号的P300成分进行测谎.P300成分是对小概率新异事件的响应[2].尽管潜伏期和波峰幅度是检测P300波形的两个典型特征,但是由于在单次响应下的诱发脑电信号的信噪比(SNR)极低(除了P300成分

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