Geri Dön

Fuzzy cognitive maps for emotion modeling

Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 338228
  2. Yazar: HASAN MURAT AKINCI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Üretilen yazılımsal ve donanımsal sistemlerin insanların ihtiyaçlarına ve tercihlerine uyum sağlaması günümüzde oldukça önemlidir. Teknolojik gelişmeler ve bilimsel yenilikler sonucu içinde bulunulan yaşam şartları, bu sistemlerin adaptif olması kadar öngörü yapabilmesi gibi daha ileri seviye ihtiyaçlar doğurmuştur. Yine bu ihtiyaçlardan önemli bir tanesi, yazılımsal ve donanımsal sistemlerin insan duygularının farkında olması ve insanlardaki duygusal değişikliklere uyum sağlayabilmesidir. Farklı sektörler, verilen hizmetin kalitesini ve verimini artırmak için duygusal değişikliklerin farkında olan ve bu değişikliklere göre yeni eylem planı önerebilen sistemlerle ilgilenmektedir. Örneğin bir sinema filminin gösterimi boyunca insanlardaki duygusal değişimler ve bunların gösterilen sahne ile ilişkilendirilmesi film yapımcılarının ilgisini çekmektedir. Duygular, insan davranışlarında, inançlarında ve kararlarında önemli rol oynarlar. Afektif hesaplama, son zamanlarda araştırmacıların ilgisini çeken ve gelecek vaadeden önemli bir alandır. Bu alan, yoğun olarak insan duygularını tanıyan, yorumlayan ve taklit edebilen sistemler geliştirmek üzerine çalışmalar yapmaktadır. Farklı birçok disiplinden araştırmacının katkı sağladığı bu alan daha çok bilgisayar bilimleri, psikoloji ve bilişsel bilimlerin kesişme noktasında bulunmaktadır. Afektif hesaplama alanında çalışma yapabilmek için bu alanda insan duygularını oluşturan sinyalleri barındıran ve duygu durumlarının değerlendirildiği veritabanlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Merkezi sinir sistemi, çevresel sinir sistemi, vücut hareketleri, bilgisayar-insan arabirimi kayıtları ile duygusal değerlendirme verileri barındıran bu veritabanları literatürde öne çıkan farklı ölçümleri ile birlikte yayınlanmaktadır. Verimli ölçüm yapmanın zorluğu ve deneyin tasarlanmasındaki zorluklar bu alanda yayınlanan veritabanlarının kullanımını artırmaktadır. Bu tez çalışması için araştırmacıların kullanımına açılmış birçok afektif veritabanı incelenmiş ve bunlar arasından DEAP veritabanı kullanılmak üzere seçilmiştir. Bu veritabanı, video klip izleyen insanlara ait fizyolojik sinyallerin (elektroensefalografi, elektromiyografi, deri geçirgenliği, yüz ifadeleri, kan basıncı ve sıcaklığı vb.) yanısıra izlenen videolar sonucu denekler tarafından öz-değerlendirme yöntemiyle toplanmış 5 farklı eksende duygusal durum verilerini (değerlik, uyarılma, baskınlık, tanıdık olma ve beğenme) barındırmaktadır. Fizyolojik sinyallere ait bir dakikalık kayıtlardan, deneklerin öz-değerlendirme sonucu verdikleri oylara ulaşabilmek için giriş verisinde boyut indirgeme yapılması gerekmektedir. Öznitelik çıkarımı (feature extraction) yöntemleri ile bu sinyaller model girişi için tek bir değerle temsil edilir hale getirilmiştir. Örneğin parmaklardan alınan kan basıncı verisinden nabız ve nabzın değişimi bilgisi çıkarılır. Bütün 1 dakika boyunca nabız hızının maksimum değişimi önemli bir özniteliktir; çünkü sempatik sinir sisteminin çalışması duygusal olarak uyarılmaya işaret eder. Yine yüzümüzde yer alan ve güldüğümüz zaman kasılan zygomaticus major kasından alınan elektromiyografi verisinin ortalama değerinin yüksek olması deneğin fazla güldüğüne işaret eder. Bütün deneklerde herbir sensörden alınan zamansal verilerden farklı tiplerde öznitelik çıkarılmıştır. Öznitelik çıkarımı işlemleri ile birlikte farklı kanallardan elde edilen temel özniteliklerin, hedeflenen duygu durumları ile korelasyonları değerlendirilerek öznitelik seçimi aşaması gerçeklenmiş ve alt öznitelik kümeleri oluşturulmuştur. Bunun amacı, her özniteliğin duygunun oluşumda etkili olmaması ve farklı özniteliklerin çıkışa marjinal katkılarının aynı olması gibi durumlar sebebiyle kullanılmayacak özniteliklerin elenmesidir. Bu sayede hem hesaplama maliyeti azalmakta hem de oluşturulan modelin ezberlemesi engellenmektedir. Veri hazırlama, makine öğrenmesinde önemli bir adımdır. İlk olarak çıkarılan öznitelikler,çıkışla korelasyonları dikkate alınarak elemeye tabi tutulup öznitelik seçme yöntemleri ile azaltılmış ve model oluşturulması için hazır hale getirilmiştir. Danışmanlı öğrenme yöntemi tercih edilerek, aynı girdiler için deneklerin puanlarının model tarafından tahmin edilen puanlarla farkının mutlak değerlerinin toplamı performans kriteri olarak seçilmiş, bu hatayı azaltmak üzerine model parametreleri değiştirilerek evrimsel bir optimizasyon stratejisi kullanılmıştır. Modelleme amacıyla Bulanık Bilişsel Haritalar kullanılmıştır. Bulanık Bilişsel Haritalar, kompleks sistemleri modellemek için sembolik gösterim imkanı yaratan, bu sistemleri oluşturan bileşenlerin durumlarını birbirlerine olan etkileri ile birlikte ifade etme şansı veren önemli bir modelleme aracıdır. Herbir bileşenin konsept olarak isimlendirildiği, konseptlerin birbirlerine olan nedensel etkilerinin de bulanık sayılarla ifade edildiği bu araç, Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları yaklaşımlarının güçlü yanlarını barındırmaktadır. Bu tez kapsamında modelleme aracı olarak Bulanık Bilişsel Haritalar kullanılacaktır. Bir uzman tarafından veya bilgisayarlı hesaplama yöntemleri ile iki farklı şekilde oluşturulabilen Bulanık Bilişsel Haritalar, bizim durumumuzda uzman değil algoritma tarafından oluşturulmuştur. Haritaya ait parametrelerin aranması için Büyük Patlama Büyük Çöküş (Big Bang - Big Crunch) Eniyileme algoritması kullanılmıştır. Hızlı çözüm üretmesi ve hesaplama maliyetinin diğer birçok evrimsel algoritmaya göre düşük olması gibi yönleriyle tercih edilen bu algoritma ile performans kriterini iyileştirecek şekilde bulanık bilişsel haritaya ait ağırlıklar ve geçiş fonksiyonlarına ait eğim değerleri aranmıştır. Bu tezde analiz, modelleme ve yorumlama kısımları iki parçadır: duygusal bileşenlerin regresyonu ve sınıflandırılması. Bu çalışmalar ise; katılımcı bağımlı ve katılımcı bağımsız olmak üzere iki durum için de gerçekleştirilmiştir. Regresyon çalışmasıyla hedeflenen belli fizyolojik girdiler kullanılarak modelin değerlik (valence) ve uyarılma (arousal) eksenlerinde değer üretmesi hedeflenmiştir. Sınıflandırma çalışmasında ise değerlik ve uyarılma eksenleri yüksek değerlik-düşük değerlik, yüksek uyarılma-düşük uyarılma şeklinde iki alt sınıfa bölünmüş ve fizyolojik girdilerle bu sınıfların tespit edilmesi hedeflenmiştir. Aynı duyguya olan fizyolojik tepkilerin ve öz-değerlendirme sonuçlarının kişiden kişiye değişmesi modellemede katılımcı bağımlı ve katılımcı bağımsız olmak üzere iki farklı yöntem izlenmesine yol açmıştır. Kişi bağımlı çalışma ile sadece o kişiye ait duygulanım süreci modellenmiş, kişiden bağımsız çalışma ile de bütün deney katılımcıları için modelleme yapılmıştır. Çalışmalar sonucu bulanık bilişsel haritaların duyguların modellenmesinde kullanılabilecek önemli bir modelleme aracı olduğu görülmüştür. Konseptlerin ve oluşturulan özniteliklerin psikolojik ve fizyolojik temellerle daha isabetli olarak belirlenmesi sonucu yapılan çalışmanın başarımının artacağı söylenebilir. Modellemede korelasyonla birlikte nedensellik yaklaşımının olması, psiko-fizyolojik bir sürecin nedensellik barındıran bir modelle ifade edilmesi yönüyle son derece önemlidir. Bu tez kapsamında, ilk olarak duygu teorileri ve belli olaylar karşısında duygu oluşturan süreçleri incelemek için psikoloji ve fizyoloji alanında teorik altyapı sunulmuştur. Duygunun tanımı ve duygunun bileşenleri anlatılmıştır. Duyguların gösterilmesi ile ilgili kullanılan ayrık ve sürekli modeller tanıtılmış ve farklılıklarına değinilmiştir. Duyguların ifade edilebilmesi ve tespiti için kullanılan öz-değerlendirme (öz-raporlama) yöntemleri tanıtılmıştır. Bu anlamda, literatür taraması bölümü halihazırda yapılmış duygu tanıma çalışmaları hakkında bilgi vermektedir. Tezde kullanılan veri seti tanıtıldıktan sonra öznitelik çıkarımı ve öznitelik seçimi hakkında bilgi verilmiş ve çalışmada yapılan veri hazırlamanın detayları sunulmuştur. Modellemede kullanılan bulanık bilişsel haritalar hakkında detaylı bilgiye ve her bir modelleme çalışmasına detaylarıyla birlikte yer verilmiştir. Sonuç bölümünde, oluşturulan bulanık bilişsel haritalara ait sonuçlar ve modellemede karşı karşıya gelinen güçlüklerden bahsedilmiştir.

Özet (Çeviri)

Emotions play a critical role of humans? behaviors, beliefs, motivations and decisions. Affective computing is a promising area that receives a great deal of attention from researchers. It is heavily focused on the study and development of systems and devices that can recognize, interpret, process and simulate human emotions. Affective computing is an interdisciplinary working field that encompasses computer science, psychology, and cognitive science. In this thesis, firstly, a background on emotion theories and the process of emotional experience in response to emotional stimulus are given. The literature review sheds light on existing studies on emotion recognition. In order to develop emotion-aware systems, emotion related data of humans is required. Between publicly available affective databases for researchers, DEAP dataset is selected due to multi dimensional data characteristics and bodily responses of subjects, such as electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), electrooculography (EOG), galvanic skin response (GSR), facial expression, while experimented people are watching music videos. Besides, DEAP also provides self-assessment ratings of subjects?, after each video. Fuzzy Cognitive Map (FCM) is a symbolic representation for the description and modeling of complex system. Different aspects in the behavior of a complex system are expressed with interacting concepts in fuzzy cognitive maps methodology.Fuzzy cognitive maps (FCMs) provide an extension of cognitive maps in which the links between the concepts represent the strength of impact with a fuzzy number. FCMs represent powerful cognition networks that use the synergy of fuzzy logic and neural network methodologies by employing causal relationships between concepts. In this thesis, FCMs are used as a modeling tool. The analysis, modeling and evaluations in this thesis are divided into two parts: regression of emotional states and classification of emotions on arousal and valence scale. The construction and modeling of fuzzy cognitive map is done for both participant independent and participant dependent cases. In conclusion part, performance of the constructed fuzzy cognitive map is discussed and difficulties in modeling are mentioned.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    317965

    Yumuşak doku sarkomlarının sınıflandırılmasında bulanık bilişsel haritaların uygulanması

    Application of fuzzy cognitive maps for classifying soft tissue sarcomas

    FATMATÜL ZEHRA USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHMUT TOKMAKÇI

  2. Tez No

    374209

    An analysis of criteria interaction techniques in multiple attribute decision making and a fuzzy TOPSIS based new model proposal

    Çok kriterli karar verme problemlerinde kriter etkileşim tekniklerinin analizi ve bulanık TOPSIS temelli yeni bir model önerisi

    İLKER GÖLCÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  3. Tez No

    347292

    Fuzzy cognitive mapping: A case study on Turkish NGOs' self perception

    Bulanık bilişsel haritalama: Türkiye'de faaliyet gösteren sivil toplum kuruluşlarının özalgılarına dair vaka çalışması

    SAYGIN VEDAT ALKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    SosyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATMA UMUT BEŞPINAR

  4. Tez No

    565215

    Derin öğrenme kullanan dinamik bulanık bilişsel haritalar ile gerçek zamanlı nesne takibi

    Real time object tracking with dynamic fuzzy cognitive maps using deep learning

    TURAN GÖKTUĞ ALTUNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE

  5. Tez No

    676529

    A fuzzy cognitive mapping approach for carbon emission factors prioritization during COVID-19 period

    COVID-19 döneminde karbon emisyon faktörlerinin önceliklendirilmesi için bir bulanık bilişsel haritalama yaklaşımı

    BİRKAN KAYI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

Geri Dön