Geri Dön

Diferansiyel entropi yöntemi kullanilarak EEG verilerinden duygu tanima ve siniflandirma

Emotion recognition and classification from EEG data using differential entropy method

PDF İndir

  1. Tez No: 890047
  2. Yazar: ALİ TATLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT TOKMAKÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: İşaret işleme, Signal processing
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Elektroensefalografi (EEG) sinyalleri üzerinde diferansiyel entropi yaklaşımından yararlanılarak duygu tespiti için kurulan bir model geliştirilmiş ve GAMEEMO veri seti örneği olarak sunulmuştur. Duygusal durumların karmaşık doğası gereği geleneksel duygu sınıflandırma yaklaşımları yüksek hassasiyet elde etmekte sıklıkla başarısız olmaktadır. Çalışma, sınıflandırma işleminin doğruluğunu artırmak için makline öğrenimi algoritmalarıyla birlikte gelişmiş sinyal işleme tekniklerini içermektedir. Çeşitli duygusal durumlarla ilişkilendirilmiş karmaşık EEG verileri doğru bir şekilde anlamlı bilgiye dönüştürmek üzere diferansiyel entropi yaklaşımından yararlanılmıştır. GAMEEMO'nun havacılık uygulamalarında kullanılabilecek veri seti özelliklerine sahip oluşu ve içerdiği özellikler nedeniyle duygusal durumların doğru bir şekilde izlenmesini gerektiren alanlarda geniş kullanışlılığı bulunması nedeniyle çalışma konu olmuştur. Diferansiyel entropiden yararlanılarak geliştirilen sınıflandırma modeli %99.70 seviyesinde bir sınıflandırma başarısı elde ederek daha karmaşık teknikleri geride bırakmayı başarmıştır. Araştırma bulguları, çalışmada önerilen yaklaşımın EEG tabanlı duygu tanımada gürbüz bir çözüm modeli olduğunu ortaya koymaktadır. Bu yaklaşımın beyin-bilgisayar arayüzü (BCI), zihinsel sağlık izleme, uyarlanabilir öğrenme sistemleri ve havacılık gibi çeşitli alanlarda potansiyeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the present study, we put forth a methodology for emotion recognition using electroencephalography (EEG) signals, with a focus on the significant role of differential entropy as a feature and the evaluation conducted on the GAMEEMO dataset. Achieving high precision in traditional emotion identification systems proves challenging due to the intricate and nuanced nature of emotional states. The improvement of classification accuracy is achieved through the utilization of sophisticated signal processing techniques in conjunction with machine learning algorithms. By employing differential entropy, we were able to precisely quantify the intricacy and fluctuation of EEG data connected to diverse emotional states. The GAMEEMO dataset displays similarities to datasets utilized in aviation applications, pointing to its wider usefulness in domains that mandate precise monitoring of emotional states. The accuracy of our simplified classification model, which was developed using the differential entropy method, reached an impressive 99.70%. The performance of this model outshined that of more intricate techniques. The research findings demonstrate that our method serves as a reliable solution for EEG-based emotion recognition. This approach demonstrates potential in a multitude of fields including human-computer interface (BCI), mental health monitoring, adaptive learning systems, and aviation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    892862

    Elektroensefalografi tabanli beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinde kullanilan kanallarin duygu tanima performans analizi

    Emotion recognition performance analysis of electroencephalography based brain computer interface systems

    FURKAN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR ONAY DURDU

  2. Tez No

    708285

    Human emotion recognition using EEG signals

    EEG sinyalleri kullanılarak insan duygu durumunun tespit edilmesi

    SAMAD BARRI KHOJASTEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK

  3. Tez No

    384803

    Effect of second order velocity slip and temperature jump boundary conditions on entropy generation of a flow over rotating disk in case of blowing and suction

    Üfleme ve emme koşulları altında ikinci derece hız kayması ve sıcaklık sıçraması sınır şartlarının dönen disk üzerindeki akıştaki entropi üretimine etkisi

    AHMET YAŞAR GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL

  4. Tez No

    496101

    Vakumla döküm yöntemiyle üretilmiş Fe68Tb5B23Nb4 hacimli metalik cam alaşımının manyetokalorik özelliklerine Cr, Gd ve Cu elementlerinin etkisinin incelenmesi

    Investigation of effect of Cr, Gd and Cu elements on magnetocaloric properties of Fe68Tb5B23Nb4 bulk metallic glass alloy fabricated by suction casting method

    ERSİN CİVAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER KÜÇÜK

  5. Tez No

    424174

    Yaşlandırma zamanının Cu-bazlı şekil hafızalı alaşımlarda termal ve yapısal özelliklere etkisi

    The effects of ageing period on thermal and structural properties of Cu-based shape memory alloys

    FARUK ALADAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Genel Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CANAN AKSU CANBAY

Geri Dön