Yazar "Daşdemir, Yaşar" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    EEG sinyalleri ve yüz ifadeleri kullanılarak farklı uyaran tiplerine göre duygu analizi ve sınıflandırma
    (Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi, 2016) Daşdemir, Yaşar; Yıldırım, Serdar
    Kişiler arası iletişimde, sizinle iletişim halindeki bir kişinin belirli duygularını anlamak kolay olsa da, kişilerin duygusal durumunun insan-makine arayüzleri için otomatik olarak algılanması zor bir işlemdir. Videodan ve konuşmadan duygu algılama 90'ların ortalarından beri çok iyi çalışılan konulardandır. Son zamanlarda ise kişi tarafından kontrol edilmesi çok zor olan fizyolojik sinyaller de duygu tanıma çalışmalarında kullanılmaya başlamıştır. Bu tez çalışmasında, EEG sinyalleri ve yüz ifadeleri kullanılarak farklı uyaran tipleri için duygu analizi ve sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Çalışmaları gerçekleştirmek için, duygusal EEG ve yüz ifadeleri içeren veritabanı tez kapsamında oluşturulmuştur. Veritabanı oluşturulurken, farklı uyaran tipleri kullanılarak hedeflenen duygu durumları tetiklenmiştir. Farklı uyaran tipleri için pozitif ve negatif duygular sırasındaki beyin bölgeleri arasında oluşan etkileşim alfa, beta ve gama bantlarında faz kilitleme değeri kullanılarak incelenmiştir. Negatif ve pozitif duygular için sağ yarıkürede özellikle frontal bölgede önemli farklılıklar ortaya çıktığı görülmektedir. Sonuçların aynı zamanda, farklı uyaran tiplerinin negatif ve pozitif duygular için alfa, beta ve gama bantlarında önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymuştur. EEG sinyallerinden dalgacık dönüşümü kullanılarak, pozitif/negatif duygu durumu sınıflandırmasında, ses ve görüntü bilgisinin birlikte kullanılmasının daha etkili olduğunu gösterilmiş ve %81.6 başarım oranı elde edilmiştir. Aktivasyon boyutunda yapılan sınıflandırmada, ses bilgisinin sakinlikten heyecanlıya olan ayırımda görüntü bilgisinden daha etkin olduğu gözlenmiş ve hem ses hem de ses+görüntü uyaranları kullanıldığında %73.7 doğru pozitif oranı elde edilmiştir. Değerlik-aktivasyon uzayında dört sınıflı sınıflandırma performansları da araştırılmıştır. En iyi sonuçlar, EEG'den elde edilen öznitelikler ile yüz ifadelerinden elde edilen özniteliklerin öznitelik seviyesinde birleştirilmesiyle elde edilmiştir.