CN110192877A - 基于多导脑电信号偏度的测谎方法 - Google Patents

基于多导脑电信号偏度的测谎方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，包括对各个导联脑电信号的偏度进行计算，然后对多导脑电信号的偏度进行诚实者与说谎者的差异统计分析，利用有差异的电极的偏度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，利用偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度，并作为输入送入到训练好的分类器中，得到测谎结果。该方案基于脑神经信号，大大降低了测试时需要的刺激次数，最终经过测试，测谎准确率得到很大提高。

Description

基于多导脑电信号偏度的测谎方法
技术领域
本发明涉及测谎领域，特别涉及一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法。
背景技术
说谎是人类社会普遍存在的社会及心理现象。谎言成为了影响社会安定团结的因素，并对人民群众的财产和生命安全构成了严重威胁。因此心理生理学家和其他相关方面专家一直在努力寻找有效的测谎方法。测谎的有效性，已在国内外长期而广泛的应用实践中得到证实。测谎技术首先对于刑侦案件的侦破有着重要的应用价值。另外，谎言识别对于心理疾病及心理障碍的治疗也有重要的意义。另外，当前国际反恐斗争形势仍然严峻，我国也迫切需要建立行之有效的反恐手段。而研究基于脑认知行为的测谎方法将拓宽现有的反恐手段，丰富对恐怖分子的监测渠道和防范措施，力争将恐怖破坏活动消灭在萌芽状态，从而最大程度的降低恐怖活动对人民生命及国家安全的威胁。
传统测谎方法是根据被试回忆与犯罪相关的信息时的恐惧和紧张等心理反应引起的脉搏、血压等生理参数的变化来衡量被试是否存在说谎行为，被称为多道生理信号测试仪技术，基于此方法，美国警方发明了多道生理记录仪。但近年来，这种多道生理测谎技术备受质疑。主要原因是说谎行为是由中枢神经系统调控的生理指标，而多道仪记录的血压、体温、呼吸速度等是由自主神经系统调控的生理指标，这些特征并不能完全反映大脑深部的变化。另外，肢体运动和有意识的认知很容易改变多道生理指标，通常被试为躲避惩罚会采取干扰行为以阻碍实验的正常进行，即存在反测谎的行为。
现代测谎技术主要利用人在面对犯罪活动或者虚假信息时的脑神经活动信号的分析进行测谎，比如利用脑电信号的事件相关电位(Event related potential,ERP)反映大脑认知的加工过程，通过事件相关电位进行测谎分析。相对于传统的测谎方法，现代测谎技术在研究内容方面比较注重从神经生理层面探析大脑在感知觉、记忆、思维、想象等心理现象发生过程中的信息编码与提取特点。众多科研人员研究证明EEG信号的ERP成分包含了难以抑制的自动加工过程，因而相对于传统测谎技术，现代测谎技术可以比较有效地抵制反测谎行为。
基于脑电信号的测谎方法中应用最广泛的是基于ERP(事件相关电位)的方法，该技术根据不同刺激引起的头皮电位差异来推断被试是否说谎。ERP反映的是中枢神经系统与信息加工有关的活动，并不依赖于外周自主神经系统，因此被试很难进行反测谎，弥补了传统多通道生理记录仪测谎过程中容易被反测谎的缺点。但目前基于ERP的测谎方法，需要大量数据叠加，实验时间较长，被试容易疲劳，同时还会影响测试效果即随着测试信息的次数越来越多，犯罪或者虚假信息对被测试者的敏感度将大幅降低。研究一种高效的基于少次刺激的测谎系统以及对围绕该系统的若干关键技术的研究显得尤为迫切。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术对应的不足，提供一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，本发明独辟新径，首次提出在测谎技术中采取多导脑电采集方式，并充分利用多导信号分析及处理的最新成果技术，计算多道信号的偏度，将具有显著差异的电极的偏度作为分类特征，送入到机器学习算法中实现分类。
本发明的目的是采用下述方案实现的：本发明提供了一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，包括如下步骤：
1)通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者的脑电信号进行实时提取，分别得到两类受试者的多导联脑电信号并保存；
2)选取步骤1)得到的受试者的各个导联脑电信号依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均预处理操作，得到两类受试者各个导联说谎刺激对应的脑电信号，形成数据集；
3)分别计算上述预处理后两类受试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的偏度；偏度是三阶中心矩和标准差的三次方的比值；偏度的计算公式为：设xi为采集到的振动信号序列，i＝1,2,...,n，偏度sd为样本标准差，为均值，n为信号xi的采样点数,本专利中n＝800；
4)然后对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用具有显著性差异的电极的偏度指标构建特征向量作为样本数据，通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，获得具有最佳参数组合的分类器；
5)通过步骤1)的多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行步骤2)的各个预处理操作后，利用步骤3)的偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度构建特征向量，并作为输入送入到步骤4)得到的具有最佳参数组合的分类器中，得到测谎结果。
步骤1)中的滤波参数设置分别为0.05-30Hz带通滤波；滤波后将刺激前300ms至刺激后1300ms的脑电数据作为一个epoch进行分割，称此epoch为一个P刺激响应；以刺激前300ms数据作为基线进行基线校正，接着对两组数据中每5个epoch进行一次叠加平均。
通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，包括：在交叉验证的每折中，将(K-1)名诚实受试者的样本数据和(K-1)名说谎受试者的样本数据用于训练集，剩余1名诚实受试者的样本数据和1名说谎受试者的样本数据用于测试集。
对诚实与说谎两组数据中每个训练集执行M折交叉验证，其中M-1个样本作为子训练集，剩余样本作为校验集,在该过程中，应用不同参数组合，使用子训练集训练分类器，接着运用验证集进行验证，当验证准确率最高时，可以获得具有最佳参数组合的分类器。
所述机器学习模型采用卷积神经网络。
通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者的脑电信号进行实时提取,包括：选取F5、CZ、P6、P5、FZ、F4这六个电极分别位于额叶、中央区域、顶叶，用于分别采集额叶、中央区域、顶叶位置的脑电信号。
对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，包括：求诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值以及说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值，对诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值和说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值进行t-test统计检验，使用Bonferroni多重校正，得到具有显著性差异的电极。
本发明具有的优点是：本发明首次将计算多导脑电信号偏度的方法应用到脑电测谎领域中，对各个导联脑电信号的偏度进行计算，然后对多导脑电信号的偏度进行诚实者与说谎者的差异统计分析，利用有差异的电极的偏度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练。通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，利用偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度，并作为输入送入到训练好的分类器中，得到测谎结果，从而达到测谎的目的，且大大提高了测谎准确率。
该方案基于脑神经信号，克服了传统多道测谎仪易受到反测谎行为的干扰，并且对传统基于事件相关电位的测试技术(需要大量刺激易于导致疲劳从而降低测谎敏感度)，大大降低了测试时需要的刺激次数，最终经过测试，测谎准确率也得到了很大提高。
附图说明
图1为本发明的基于多导脑电信号偏度的测谎方法的流程图；
图2为本发明的EEG脑电信号具体处理流程；
图3为测谎实验模式示意图。
具体实施方式
参见图1，本发明提供了一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，包括如下步骤：
1)通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者头部位于额叶、中央区域、顶叶位置的脑电信号进行实时提取，分别得到两类受试者的多导联脑电信号并保存；
2)选取步骤1)得到的受试者的各个导联脑电信号依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均预处理操作，得到两类受试者各个导联说谎刺激对应的脑电信号，形成数据集；
3)分别计算上述预处理后两类受试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度；偏度的计算公式为：设xi为采集到的振动信号序列，i＝1,2,...,n，偏度sd为样本标准差；为均值，n为信号xi的采样点数，本实施例n等于800；
4)然后对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用具有显著性差异的电极的偏度指标构建特征向量作为样本数据，通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，获得具有最佳参数组合的分类器；
5)通过步骤1)的多导联脑电电极对测试者头部位于额叶、中央区域、顶叶位置的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行步骤2)的各个预处理操作后，利用步骤3)的偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度，生成测试者的特征矩阵，并作为输入送入到步骤4)得到的具有最佳参数组合的分类器(训练好的)中，得到测谎结果。
步骤1)中的滤波参数设置分别为0.05-30Hz带通滤波；滤波后将刺激前300ms至刺激后1300ms的脑电数据作为一个epoch进行分割，称此epoch为一个P刺激响应；以刺激前300ms数据作为基线进行基线校正，接着对两组数据中每5个epoch进行一次叠加平均。
通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，包括：在交叉验证的每折中，将(K-1)名诚实受试者的样本数据和(K-1)名说谎受试者的样本数据用于训练集，剩余1名诚实受试者的样本数据和1名说谎受试者的样本数据用于测试集。
对诚实与说谎两组数据中每个训练集执行M折交叉验证，其中M-1个样本作为子训练集，剩余样本作为校验集,在该过程中，应用不同参数组合，使用子训练集训练分类器，接着运用验证集进行验证，当验证准确率最高时，可以获得具有最佳参数组合的分类器。
所述机器学习模型采用卷积神经网络。
对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，包括：求诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值以及说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值，对诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值和说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值进行t-test统计检验，使用Bonferroni多重校正，得到具有显著性差异的电极。
偏度也叫偏斜度、偏态。偏度是三阶中心矩和标准差的三次方的比值。物理含义简单理解的话，对于单峰分布，负偏度代表分布图线的“头”在右侧，“尾”在左侧；正偏度反之。
本发明将按信号采集和预处理、特征提取及模式识别分类的顺序来介绍整体实验流程，具体实施例如下：
测谎协议：本次实验选取了30名平均年龄在21岁左右的在校大学生作为受试者，为减少性别和年龄因素对统计结果的影响，将所有受试者按照性别和年龄尽量均等的原则分配到了诚实组和说谎组，且两组成员在年龄、性别和左右手习惯方面无显著差异。
本次实验采用Frawell和Donchin提出的三刺激实验模式，实验前事先准备了6条不同的手链和一个保险箱。对诚实组，在保险箱中放入任意一条手链，要求受试者认真观察该手链的尺寸、颜色、形状等外观信息，并将其作为靶刺激(Target,T)，然后再随机选一条手链作为探测刺激(Probe,P)，其余四条手链作为无关刺激(Irrelevant,I)。其后，皆简称为T刺激、P刺激和I刺激。对说谎组，在事先准备好的保险箱中任意放入两条手链，让受试者认真观察两条手链并拿走其中一条作为P刺激，另一条手链则为T刺激，其余手链作为I刺激。在实验过程中，受试者面前的电脑屏幕上会随机出现每条手链的图片，受试者需要对每张图片做出相应的按键反应，即：是否见过该手链(见过，轻点鼠标左键；没见过，则轻点鼠标右键)。要求诚实组成员均说实话，而说谎组成员仅对P刺激做出说谎行为。每次实验过程中，六张不同手链图片均出现30次，每次持续时间为1.6s，其中T、P、I三种刺激出现的频率分别约为16.7％、16.7％、66.7％，且每个受试者需做5次相同实验(具体见图3所示)。
EEG数据采集及预处理：由于已经有大量研究证实在P刺激时说谎者与诚实者的脑电波形有显著差异，因此本发明主要研究P刺激对应的脑电信号。本实施例将连续的EEG波形依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均等操作，滤波参数设置分别为0.05-30Hz带通滤波。将刺激前300ms至刺激后1300ms的脑电数据作为一个epoch进行分割，称此epoch为一个P刺激响应，以刺激前300ms数据作为基线进行基线校正；原始的脑电信号信噪比极低，为了去除噪声，本发明使用少次平均技术，将每名受试者所有电极上的每5个epoch进行一次叠加平均，得到两类受试者的P刺激响应的数据集。
选取说谎刺激对应的脑电信号(EEG)，依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均等操作，参数设置分别为0.05-30Hz带通滤波，将刺激前300ms至刺激后1300ms的脑电数据作为一个epoch进行分割，称此epoch为一个P刺激响应；以刺激前300ms数据作为基线进行基线校正，接着分别对诚实与说谎两组数据中每5个epoch进行一次叠加平均。
本实施例选取F5、CZ、P6、P5、FZ、F4这六个电极分别位于额叶、中央区域、顶叶。额叶负责判断、计划、做决策、思维、记忆等高级认知活动，与智力与精神活动有密切联系；中央区域具有躯体感觉皮层，可感觉躯体信息；顶叶具有表达躯体信号(呼吸加速、心跳加速等生理信号)的功能，后顶叶还参与视觉注意功能，如眼动。
特征提取：分别计算上述预处理后两类人群的P刺激响应的数据集的中每一导脑电数据的偏度，本实施例中，各导脑电数据的偏度计算完成后，生成诚实和说谎两类受试者各自的偏度矩阵(300×6)，即每个偏度矩阵包含6导脑电电极的数据，每导脑电电极对应300个样本，包含15个受试者，每个受试者对应20个样本数据。
对上述两个偏度矩阵进行诚实者和说谎者的差异统计分析，具体包括：对两个偏度矩阵中对应各相同导联的两组偏度数据进行t-test统计检验，并使用Bonferroni多重校正，将具有显著性差异的特征作为最终的分类特征。通过独立样本t检验和Bonferroni多重校验判断其P值与选定的P值之间的关系，常选定的P值为0.01或0.05，若小于选定的P值，则认为两样本之间具有显著性差异。
模式识别分类：对上述特征集进行15折的基于受试者的交叉验证(Subject-WiseCross-Validation,SWCV)，比如如果是30名受试者，在SWCV的每折中，将28名受试者的样本数据(14名诚实者和14名说谎者)用于训练集，剩余2名受试者的样本数据(1名诚实者和1名说谎者)用于测试集。
此外，对诚实与说谎两组数据中每个训练集执行10折交叉验证，其中9个样本作为子训练集，剩余样本作为校验集。在该过程中，应用不同参数组合，使用子训练集训练分类器，接着运用验证集进行验证。因此，当验证准确率最高时，可以获得具有最佳参数组合的分类器，可以减少刺激次数，大大减少试验时间，从而大大降低被测试者的疲劳程度。
机器学习的模型，选择卷积神经网络(如图2所示)作为分类器。接着将测试集送入该分类器中，依据之前的训练结果，判断出该测试数据属于说谎人还是诚实人以完成测试。本方案的EEG信号处理流程如图2所示，本方案对与其他测谎方法对比情况见表1。
表1不同测谎方法下的分类准确率结果
本发明提出基于少次刺激(低频刺激)的测谎技术，它可以大大减少试验时间，从而大大降低被测试者的疲劳程度。针对当前测谎方法中脑电信号特征提取困难、大脑整体认知功能分析在脑认知科学研究中越来越被重视的情况，本发明首次将计算多导脑电信号的偏度的方法应用到脑电测谎领域中。本发明对各个导联脑电信号的偏度进行计算，然后对，多导脑电信号的偏度进行诚实者与说谎者的差异统计分析，利用有差异的电极的偏度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，进而提高测谎准确率。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者的脑电信号进行实时提取，分别得到两类受试者的多导联脑电信号并保存；
2)选取步骤1)得到的受试者的各个导联脑电信号依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均预处理操作，得到两类受试者各个导联说谎刺激对应的脑电信号，形成数据集；
3)分别计算上述预处理后两类受试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的偏度；偏度是三阶中心矩和标准差的三次方的比值；
4)然后对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用具有显著性差异的电极的偏度指标构建特征向量作为样本数据，通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，获得具有最佳参数组合的分类器；
5)通过步骤1)的多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行步骤2)的各个预处理操作后，利用步骤3)的偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度构建特征向量，并作为输入送入到步骤4)得到的具有最佳参数组合的分类器中，得到测谎结果。
2.根据权利要求1所述的测谎方法，其特征在于：步骤1)中的滤波参数设置分别为0.05-30Hz带通滤波；滤波后将刺激前300ms至刺激后1300ms的脑电数据作为一个epoch进行分割，称此epoch为一个P刺激响应；以刺激前300ms数据作为基线进行基线校正，接着对两组数据中每5个epoch进行一次叠加平均。
3.根据权利要求1所述的测谎方法，其特征在于：通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，包括：在交叉验证的每折中，将K-1名诚实受试者的样本数据和K-1名说谎受试者的样本数据用于训练集，剩余1名诚实受试者的样本数据和1名说谎受试者的样本数据用于测试集。
4.根据权利要求3所述的测谎方法，其特征在于：对诚实与说谎两组数据中每个训练集执行M折交叉验证，其中M-1个样本作为子训练集，剩余样本作为校验集,在该过程中，应用不同参数组合，使用子训练集训练分类器，接着运用验证集进行验证，当验证准确率最高时，可以获得具有最佳参数组合的分类器。
5.根据权利要求1所述的测谎方法，其特征在于：所述机器学习模型采用卷积神经网络。
6.根据权利要求1所述的测谎方法，其特征在于：通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者的脑电信号进行实时提取,包括：选取F5、CZ、P6、P5、FZ、F4这六个电极分别位于额叶、中央区域、顶叶，用于分别采集额叶、中央区域、顶叶位置的脑电信号。
7.根据权利要求1所述的测谎方法，其特征在于：对多导脑电信号的偏度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，包括：求诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值以及说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值，对诚实受试者的各导脑电信号的偏度平均值和说谎受试者的各导脑电信号的偏度平均值进行t-test统计检验，使用Bonferroni多重校正，得到具有显著性差异的电极。
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