摘要：基于脑电(Electroencephalogram,EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential,ERP)的有效解码,当前主要采用手工设计特征进行脑电分析.近年来,单试次脑电分类方法取得了长足进步,其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类,但在谎言检测中缺乏研究和应用,同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题.本研究设计基于复合反应范式(Complex trial protocol,CTP)进行自我面孔信息识别任务的实验,采集了18名被试的脑电数据.研究了不同端到端的单试次ERP分类方法在谎言检测中的应用,同时针对单试次脑电解码方法无法直接实际应用的问题,提出了一种类自举算法.算法基于数据分布假设,通过对比各类刺激图像被视为探针刺激时所训练模型的性能,来推断真正的探针刺激.实验结果表明,在基于自我面孔信息的CTP的谎言预测中,所提出的类自举法性能优于传统探针预测方法,在仅使用少量脑电数据情况下,可实现准确的谎言预测.

摘要：纵观校园安防状况不容乐观,宿舍火灾失窃事故频发不断,因此当今无论是高校还是中小学都特别重视对学生宿舍安全的教育与管理。为了加强学校管理,提高宿舍安全问题,排除学生们的后顾之忧,本文以ARM为设计平台,设计具有多功能的智能化宿舍安防监测系统。该系统由采集终端和异地集中控制终端两部分通过RS232总线进行串行通信,实现异地控制和多终端网络同步控制,通过对硬件和软件的设计从而能够实现人体检测、烟雾检测、声光报警、键盘密码解警以及宿舍内贵重物品进出情况记录等功能。