Detection of emotions under olfactory stimulus
Koku uyarımı altında duyguların tespit edilmesi
- Tez No: 1018918
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN AKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsan duyguları, karar verme süreçleri ve tüketici davranışları üzerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle duygu tanıma, sinirbilim ve nöropazarlama alanlarında önemli bir araştırma konusudur. İki boyutlu Uyarılma–Değerlik (Arousal–Valence) modeli, duygusal durumların temsilinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modelde uyarılma, duygunun şiddetini; değerlik ise duygunun olumlu ya da olumsuz niteliğini ifade eder. Elektroensefalografi (EEG), bu duygusal tepkilerle ilişkili beyin aktivitesini ölçmek için invaziv olmayan bir yöntem sunmaktadır. Bu çalışmada, koku uyaranlarının tüketicilerin bilişsel ve duygusal durumları üzerindeki etkisi EEG sinyalleri kullanılarak incelenmiştir. Deney, biri kokulu diğeri kokusuz olmak üzere iki farklı ürün ambalajı koşuluna maruz bırakılan 60 katılımcı ile gerçekleştirilmiştir. Her maruziyetin ardından katılımcılar, uyarılma ve değerlik düzeylerini değerlendirmek amacıyla öz değerlendirme anketini doldurmuştur. Kaydedilen EEG sinyalleri, gürültü ve artefaktların giderilmesi amacıyla ön işleme tabi tutulmuş, ardından EEG sinyallerini İçsel Kip Fonksiyonlarına (Intrinsic Mode Functions, IMF) ayıran Ampirik Kip Ayrıştırma (Empirical Mode Decomposition, EMD) yöntemi uygulanmıştır. Duygu tanıma performansını karşılaştırmak için hem orijinal EEG sinyallerinden hem de IMF'lerden zamansal, spektral ve doğrusal olmayan özellikler çıkarılmıştır. Elde edilen özellikler, uyarılma ve değerlik durumlarını belirlemek için Destek Vektör Makineleri (SVM) ve k-En Yakın Komşu (kNN) algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar, IMF'lerden elde edilen özelliklerin ham EEG sinyallerinden çıkarılan özelliklere kıyasla daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bulgular, EMD ile EEG analizinin birleştirilmesinin koku kaynaklı duygusal tepkilerin belirlenmesinde daha etkili bir yaklaşım sunduğunu ortaya koymaktadır. Önerilen yöntem, koku, beyin aktivitesi ve tüketici duyguları arasındaki ilişkinin anlaşılmasına katkı sağlayarak nöropazarlama, tüketici araştırmaları ve duygu farkındalığına sahip akıllı sistemlerde gelecekte etkili ve güvenilir biçimde yaygın olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Human emotions play a significant role in decision-making and consumer behavior, an important research area in neuroscience and neuro-marketing. The two-dimensional Arousal–Valence model is widely used to represent emotional states, where arousal describes emotional intensity and valence reflects the positive or negative nature of an emotion. Electroencephalography (EEG) provides a non-invasive method for measuring brain activity associated with these emotional responses. This study investigates the effects of olfactory stimuli on consumers' cognitive and emotional states using EEG signals. The experiment involved 60 participants who were exposed to two product packaging conditions: one scented and one unscented. After each exposure, participants completed a self-assessment questionnaire to evaluate their arousal and valence levels. The recorded EEG signals were preprocessed to remove noise and artifacts before applying Empirical Mode Decomposition (EMD), which decomposes EEG signals into Intrinsic Mode Functions (IMFs). Time-domain, spectral, and nonlinear features were extracted from both the original EEG signals and the IMFs to compare their effectiveness in emotion recognition. The extracted features were classified using Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbor (KNN) algorithms to identify arousal and valence states. The results show that features extracted from IMFs achieved better classification performance than those obtained directly from raw EEG signals. These findings suggest that combining EMD with EEG analysis provides a more effective framework for detecting emotional responses to olfactory stimuli. The proposed approach contributes to a better understanding of the relationship between scent, brain activity, consumer emotions, with potential applications in, consumer research, and emotion-aware intelligent systems.
Benzer Tezler
- Detection of human emotions under multiple olfactory stimuli using EEG signals and machine learning
EEG sinyalleri ve makine öğrenimi kullanarak çoklu koku uyarıcıları altında insan duygularının tespiti
ÖZGE ADA BOZBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- NaI (TI) dedektörleri için toplam verim ve tüm enerji pik duyarlığının Monte Carlo metodu ile elde edilmesi
Başlık çevirisi yok
N. REMZİYE ERGÜL
- Çorum toprak sanayii malzeme sahası olarak Sazköy killerinin etüdü
The Investigation of the Sazköy clays as meterial deposit for Çorum brick and the industry
METİN ARSLAN
- 5 Cl Pu-Be nötron kaynağı kullanarak aktivasyon analizi ile analizi mümkün olan elementlerin dedeksiyon limitlerinin tespiti
Investigation of the possibility in analysis of elements by activation analysis and determination of detection limits of proposed elements using a 5 Cl Pu-Be neutron source
İSMET ÇELENK
- Lohusalıkta anneye verilen sağlık eğitiminin annenin doğum sonrası döneme ilişkin bilgi düzeyine etkisinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HANDAN GÜLER
