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题名心理测试中掩饰行为的识别研究
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作者
赵童
黄钲
王秀超
李淼
张昀
郑秀娟
刘凯
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机构
四川大学电气工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院大学计算机与控制学院
中国人民解放军空军军医大学军事医学心理学系
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第20期158-164,共7页
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基金
国防科技创新特区(No.18-163-15-ZT-001-007-37,No.18-163-15-ZT-001-007-38)。
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文摘
脑电(Electrocorticogram,EEG)信号能够正确地揭示人的心理活动,因此被广泛地运用到心理测试中。提出了一种基于EEG信号的非线性特征融合方法,对受试者在心理测试中是否存在掩饰行为进行识别。对心理测试过程中受试者的EEG信号进行预处理,提取各通道信号的Lempel-Ziv复杂度LZC、样本熵SE、排列熵PE和模糊熵FE四种非线性特征;使用多维尺度分析(MDS)对所得的四种特征的不同特征组合进行融合和降维操作。针对不同特征组合,采用正则化核函数极限学习机构建分类模型并通过测试集验证分类模型的性能。实验结果表明,分类模型准确率能达到82.9%,证明了该方法的适用性。
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关键词
掩饰行为
非线性特征
多维尺度分析(MDS)降维
正则化核函数极限学习机
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Keywords
concealing behavior
nonlinear feature
dimensionality reduction of multidimensional scaling
regularization kernel extreme learning machine
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多尺度眼动信息熵的抑郁检测
被引量：1
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作者
王艳
郑秀娟
黄申
苗丹民
张昀
刘凯
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机构
四川大学电气工程学院
中国人民解放军空军军医大学军事医学心理学系
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期32-38,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(NSFC61473198)
国防科技创新特区项目(18-163-15-ZT-001-007-38)
+1 种基金
四川省科技计划项目(2019YFS0140)
成都市技术创新研发项目(2020-YF05-01386-SN)。
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文摘
针对传统抑郁检测过程中出现的高主观依赖性和非普适性等弊端,提出一种基于多尺度眼动信息熵的抑郁检测方法。该方法以眼动扫描路径的多尺度信息熵为特征,通过比较被试在同一语义刺激下的眼动扫描路径差异,检测抑郁高危人群和抑郁症患者。在作答抑郁高危自评量表的眼动数据集上,该方法的平均分类准确度为80.36%,相较于MultiMatch、ScanMatch和SubsMatch算法,分别提升了12.50百分点、11.79百分点和9.08百分点。实验结果表明,该方法可以更好地捕获细颗粒度眼动信息,具有更高的准确度和灵敏度。
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关键词
眼动扫描路径
相似性分析
信息熵
抑郁
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Keywords
Eye scanpath
Similarity evaluation
Information entropy
Depression
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分类号
R749.4
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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