基于相锁值的脑电测谎方法

• 作者: 黄诗佳 姜燕玲 罗云梦 中南民族大学
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 测谎 溯源 EEG 脑网络
• 年，卷（期）: 2023,（8）
• 所属期刊栏目: 工程，技术
• 页码范围: 126-129
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.08.037

摘要

为解决传统多道仪测谎的准确性问题，结合EEG信号和机器学习方法，通过脑电溯源和相锁值分析方法进行脑电信号特征提取，并通过机器学习分类方法对2类样本特征进行模式识别和分类，从而达到测谎的目的。首先，通过独立成分分析和K-Means聚类算法对脑电信号进行源定位，并通过s LORETA算法将说谎和诚实2组被试者的头皮脑电信号映射至皮层上的信号源处；然后，对2组溯源后的信号分别计算各脑区信号间的相锁值；最后，通过统计分析，选取2类人群具有显著性差异的相锁值连接边作为特征集，通过SVM分类器进行模式识别分类，最终达到94.5%的平均测试准确率。结果表明，通过该方法进行测谎具有一定的可靠性。