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Multimodal Detection of Deception using Fusion of Reaction Time and P300 Component

测谎 测谎仪 欺骗 脑电图 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 独立成分分析 分类器(UML) 小波 传感器融合 事件相关电位 小波变换 语音识别 机器学习 心理学 精神科 社会心理学
作者
Amin Mohammadian,Vahid Abootalebi,Mohammad Hassan Moradi,Mohammad Ali Khalilzadeh
标识
DOI:10.1109/cibec.2008.4786064
摘要

Current lie detection methods, based on the polygraph technique, rely upon the measurement of several physiological characteristics to discriminate whether a truth or a lie is expressed. Direct electro-encephalographic (EEG) measurements of event-related brain potentials (ERP) to particular questions or situations can also be used. The purpose of this study is to evaluate RT (Reaction Time) analysis and combined RT and ERP to identify participants is possessing specific guilty knowledge. The accuracy of BART (bootstrapped analysis of reaction time) method is 81% which are comparable to 80% accuracy of ERP analysis (Wavelet classifier method) in previous study. BART-BAD method has the best accuracy compared to multimodal methods and has superior results compared to the single mode analysis (BAD method). BAD-BART method proposed as best approach for Assess "Guilty Knowledge".
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