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心理意识真实性识别技术及神经动力学建模研究
  • 项目名称：心理意识真实性识别技术及神经动力学建模研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：30870654
  • 申请代码：C1004
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：郑崇勋
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：西安交通大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

心理意识真实性的检测识别对于刑侦、反恐、安全审查、精神病鉴别等方面均具有重要意义，已成为刑侦、反恐、安全审查部门迫切需要而十分关注的技术。本项目主要研究心理意识真实性的检测识别方法，即真话与谎言的鉴别技术；通过研究多通道脑电信号及事件相关电位多维参量的时程变化、探讨揭示大脑在违心表达意识时和真实表达意识时，即说谎时和说真话时的意识思维过程的差异；提取能区分真实与谎言的敏感性、特异性好的特征参量，并应用于心理意识真实性评测中；研究说谎心理的神经动力学特征，建立区分说谎与否的神经动力学分类模型；研究反对策对心理意识真实性测试的影响及应对技术；探索应用脑-机接口技术，实现心理意识真实性的在线检测的优化方法。研究成果不仅可提升我国测谎技术的科学水平，而且在刑侦、反恐、社会安全保障等方面有广阔的应用前景。

中文主题词： 心理意识；真话与谎言；测谎；神经动力学
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 13
  • 5
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
利用Fisher判别式和事件相关电位的心理意识真实性识别，
Online Removal of Muscle Artifact from Electroencephalograms Signals Based on Canonical Correlation
Automatic Removal of Eye-movement and Blink Artifacts from EEG Signals [J].
Automatic Removal of Various Artifacts from EEG Signals Using Combined Methods [J].
EEG-based estimation of mental fatigue by using KPCA-HMM and complexity parameters
利用Fisher判别式和事件相关电位的心理意识真实性识别
Automatic Classification of Driving Mental fatique with EEG by Wavelet Packel Energy and KPCA-SVM
Estimation of the Cortical Functional Connectivity by Directed Transfer Function During Mental fatig
Denoised P300 and machine learning-based concealed information test method [J]
A New Approach for Concealed Information Identification Based on ERP Assessment.
基于事件相关电位近似熵识别心理意识真实性的研究
会议论文
A Template-based Isomap Algoritjm for Real-time Removal of Ocular Artifact from EEG Signals,
Online EMG Artifacts Removal from EEG Based on Blind Source Separation.
Automatic Removal of Eye-blink Artifacts Based on ICA and peak detection algorithm.
Identifying Concealed Information Using Wavelet Feature Extraction and Support Vector Machine.
Automatic Removal of ocular Artifacts from EEG Signals.
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