P300与机器学习结合的新型测谎技术研究

"这篇论文是2010年由高军峰、王沛和郑崇勋在西安交通大学学报发表的，研究主题是基于P300事件相关电位（ERP）和机器学习的新型测谎方法。他们针对传统测谎技术的局限性，即未考虑受试者在同一刺激下的思维状态变化，提出了一种新的测谎技术。" 这篇论文的核心内容是利用P300这一特定的脑电波形作为判断说谎与否的生物标记，并结合机器学习算法提高检测的准确性。P300是一种大脑在处理新奇或重要信息时产生的快速电位变化，通常在刺激后约300毫秒出现，因此得名。在测谎中，它被认为是反应诚实与否的一个潜在指标，因为撒谎者往往对相关问题的刺激有更强烈的P300响应。 研究过程包括以下几个步骤： 1. 记录：对30名受试者（15名撒谎者，15名无辜者）进行12导联脑电图（EEG）记录，使用3刺激测谎范式，即通过一系列刺激来引发P300反应。 2. 数据预处理：采用独立成分分析（ICA）分解脑电信号，分离出由探针刺激产生的信号，特别关注在Pz电极上具有强信号的独立分量。 3. 波形处理：对每个受试者的Pz波形进行平均处理，然后使用两步降噪方法提取时域和小波变换特征，这些特征有助于捕捉P300波形的微妙变化。 4. 分类：利用支持向量机（SVM）这一机器学习模型区分P300和非P300波形，SVM以其强大的分类能力被证明适合此任务。 5. 结果评估：通过比较分类结果，计算个体的测谎诊断率，实验结果显示这种方法能有效提升信号噪声比，提高P300的识别率，从而提高测谎的准确性。 该研究的意义在于，通过结合P300和机器学习，提供了一种更加科学、客观且适应受试者思维状态变化的测谎手段，为心理生理检测技术的进步提供了新的思路。同时，这种方法的应用也为未来在神经科学和心理学领域中探索认知状态的变化提供了新的工具。 关键词涉及到的技术和概念包括：测谎技术、独立成分分析（ICA）、脑电（EEG）、P300事件相关电位、两步降噪方法以及支持向量机（SVM）。这篇论文属于工程技术领域的学术论文，具有较高的理论和实践价值。