测谎的历史由来已久,测谎的工具与技术也经历了一个从简单到复杂、从非科学到科学的演变过程。随着心理学、脑科学等学科的发展,测谎技术会从单一指标向着多指标、复杂化的趋势变化。本文结合模拟犯罪实验得到的同步脑电信号与脑部功能性近红外光谱信号来实现测谎,主要研究工作如下:1)设计并进行了基于隐藏信息测试法的模拟犯罪实验,同步采集受试者的脑电信号与脑部功能性近红外光谱信号,利用模拟犯罪实验中不同刺激下受试者反应的差异,证明了脑电信号成分中的事件相关电位和功能性近红外光谱测谎的可行性。2)将脑电信号、功能性近红外光谱信号结合进行多模态测谎。对采集到的同步多模态信号进行处理,分别提取了事件相关电位样本的小波包能量熵、脑部氧合血红蛋白含量的线性回归系数及互近似熵作为脑电信号和功能性近红外光谱信号的特征,并将上述特征进行融合。3)提出一种人工鱼群算法优化超限学习机隐含层节点数的分类器优化算法,提高分类器识别率。利用优化后的分类器分别对单一信号特征、多模态信号特征进行分类决策,并与传统超限学习机的分类效果进行对比,证明了优化方法的有效性。实验结果表明,结合了脑电信号和功能性近红外光谱信号的测谎方法识别率比单一信号分类决策得到的识别率更高,体现了多模态信号测谎的优势。