本文關(guān)鍵詞：基于PCANet和SVM的謊言測試研究

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【摘要】：主成分分析網(wǎng)絡(luò)(Principal Component Analysis Network,PCANet)是基于深度學(xué)習(xí)理論的一種非監(jiān)督式的特征提取方法,它克服了手工提取特征的缺點(diǎn),目前其有效性僅僅在圖像處理領(lǐng)域中得到了驗(yàn)證.本文針對當(dāng)前謊言測試方法中腦電信號特征提取困難的缺點(diǎn),首次將PCANet方法應(yīng)用到一維信號的特征提取領(lǐng)域,并對測謊實(shí)驗(yàn)的原始腦電信號提取特征,然后使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)將說謊者和誠實(shí)者的兩類信號進(jìn)行分類識別,將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和其它分類器及未使用特征提取的分類效果進(jìn)行了比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示相對未抽取任何特征的方法,提出的方法 PCANet-SVM可以獲得更高的訓(xùn)練和測試準(zhǔn)確率,表明了PCANet方法對于腦電信號特征提取的有效性,也為基于腦電信號的測謊提供了一種新的途徑.
【作者單位】： 中南民族大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院認(rèn)知科學(xué)國家民委重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;醫(yī)學(xué)信息分析及腫瘤診療湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;華中科技大學(xué)武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室;江西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析網(wǎng)絡(luò) 腦電 測謊 深度學(xué)習(xí) 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.81271659;No.61262034;No.61462031;No.91120017) 江西省自然科學(xué)基金(No.20151BAB207033) 中國博士后科學(xué)基金(No.2014M552346)
【分類號】：R318
【正文快照】： 1引言近年來,基于生理心理學(xué)的測謊技術(shù)日趨成熟.腦電信號事件相關(guān)電位P300成分是對小概率新異刺激的響應(yīng)[1].利用腦電信號進(jìn)行的謊言測試(簡稱測謊),相對其它生理指標(biāo)(如心電和皮膚電阻等)更能反映說謊過程的心理加工過程.很多研究人員發(fā)現(xiàn),基于P300的測謊方法能有效地規(guī)避反

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1132841