Geri Dön

Görsel-işitsel uyaranlar kaynaklı oluşan duyguların EEG işaretleri ile sınıflandırılması

Classification of emotions based on audio-visual stimulus by EEG signals

PDF İndir

  1. Tez No: 428031
  2. Yazar: HASAN POLAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Duygular, insanların birbirleriyle haberleşmesinde oldukça önemli rol oynarlar. Duyguların insanların kelimelerine, ses tonlarına, yüz ifadelerine veya beden diline yansıdığı görülebilmektedir. Ancak, Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) sistemleri, insanların içinde bulundukları duygu durumlarını yorumlamada henüz istenen seviyeye ulaşmamıştır. BBA sistemlerince duyguların robotik ortamda anlaşılabilinmesi için insanlardan alınabilen ve yine bu sistemlerce işlenebilen kaynaklara ihtiyaç vardır. Elektroensefalogram (EEG) işaretleri, bu amacı gerçekleştirebilmek için önemli kaynaklardan biridir. Bu çalışmada, görsel-işitsel uyaranlar kaynaklı oluşan farklı duygu durumlarına ilişkin EEG işaretlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Katılımcıların duygu durumlarını belirlemek için SAM (Self Assessment Manikins) görselleri kullanılmıştır. Katılımcılar, sunulan görsel-işitsel uyaranları değerlik, baskınlık, aktivasyon ve beğenme açısından değerlendirmişlerdir. Bu değerlendirmelere göre katılımcıların pozitif ve negatif duygu durumlarına ilişkin EEG işaretleri sınıflandırılmıştır. EEG işaretlerinden ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. ADD kullanılarak elde edilen öznitelik vektörler boyutlarının azaltılması için istatistiksel işlemler uygulanmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise yapay sinir ağları ve k-en yakın komşu algoritmaları uygulanmış ve her iki algoritma için elde edilen sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Emotions play an important role in communication between humans. Emotions can be reflected through words, voice intonation, facial expression and body language. In contrast, Brain Computer Interface (BCI) systems have not reached the desired level to interpret the people's emotions. BCI systems need new resources that can be taken from humans and processed by these systems to understand emotions. Electroencephalogram (EEG) signals is one of the most important resources to achieve this target. The aim of this study was to classify EEG signals related to different emotions based on audio-visual stimulus. SAM (Self Assessment Manikins) was used to determine participants' emotional states. Participants rated each audio-visual stimulus in terms of the level of valence, arousal, like/dislike and dominance. EEG signals that related to positive and negative emotion states have been classified according to participants' ratings. Discrete wavelet transform (DWT) was used for feature extraction from EEG signals. Wavelet coefficients of EEG signals were assumed as feature vector and statistical features were used to reduce dimension of feature vector. In this study, different clusters consisting of EEG signals related to positive and negative emotions groups have been classified by artificial neural network and k-nearest neighborhood algorithm. The classification algorithms' performances have been compared.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    557686

    The impact of retail store environmental cues on shopper behavior

    Perakende mağaza atmosferinin alışverişçi davranışı üzerindeki etkileri

    MERVE COŞKUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ

  2. Tez No

    733200

    Narrative contribution of immersive audio sound design in audio-visual works

    Görsel işitsel çalışmalarda uzamsal ses tasarımının anlatıya katkıları

    YUSUF CAN MURTEZAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN KARADOĞAN

  3. Tez No

    689881

    İşitsel ve görsel seyrek uyaran paradigması ile elde edilen ortalama p300-olaya ilişkin potansiyelinin 50 yaş ve üzeri sağlıklı yaşlılarda modalite etkisinin incelenmesi

    The assessment of modality effect on the p300-event related potential elicited by auditory and visual oddball paradigm in healthy elderly people aged 50 and older

    İLAYDA KIYI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    NörolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Klinik Sinir Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÖZTURA

    PROF. DR. GÖRSEV YENER

  4. Tez No

    882420

    Audio-visual saliency in omnidirectional panoramic scenes

    Çok yönlü panoramik sahnelerde görsel-işitsel belirginlik

    HALİT ÖZSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İNCİ AYHAN

    DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM

  5. Tez No

    746523

    Kekemeliği olan ve olmayan çocuklarda görsel ve işitsel olarak sunulan duygusal uyaranlarda konuşmanın motor performansının karşılaştırılması

    Comparison of motor performance of speech in visual and auditory presented emotional stimuli in children who do and do not stutter

    AYŞE BUSE SARAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimÜsküdar Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMRAH CANGİ

Geri Dön