Use of brain computer interfaces in main control of video games and in dynamic difficulty adjustment
Beyin bilgisayar arayüzlerinin video oyunlarının ana kontrolünde ve dinamik zorluk ayarlamasında kullanımı
- Tez No: 687191
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ REİS BURAK ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Beyin bilgisayar arayüzü, insanlar ve bilgisayarlar arasındaki bir iletişim yoludur. Top- lanan EEG sinyalleri; sinyal işleme, makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemler kullanıla- rak bir komuta dönüştürülür. Beyin bilgisayar arayüzleri genellikle engelli hastalar için tasarlanmıştır, ancak sağlıklı kullanıcılar için de birçok uygulama vardır. Bu çalışmada, BCI tabanlı iki video oyunu geliştirilmiştir. Oyunlardan birinde oyun kontrolünün ta- mamı durgun hal görsel uyarılmış potansiyellerden yararlanılarak gerçekleştirilmiştir. Oyun kontrollerinin ortalama doğruluğu 0,87 olarak bulunmuştur. İkinci oyunda oyun klavye ile kontrol edilmektedir, ancak oyuncunun duygusal durumu tahmin edilip oyu- nun zorluğu buna göre düzenlenmiştir. Yapılan testlerde valans ve uyarılma seviyeleri, sırasıyla 0,72 ve 0,85 doğruluk oranıyla tahmin edilmiştir. Gerçek zamanlı valans ve uyarılma seviye tahminleri kullanan dinamik zorluk ayarlaması sisteminin oyunun zor- luğunu eğlenceli seviyelere taşıyacak kadar iyi çalıştığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Brain computer interface is a communication pathway between humans and computers. The acquired EEG signals are translated into a command using signal processing, machine learning and statistical methods. Brain computer interfaces are generally designed for patients with severe disabilities such as motor impairments, but there are also many applications for healthy users. In this study, two BCI based video games were developed. In one of the games, the game is fully controlled by making use of steady state visual evoked potentials. The average accuracy of the controls of this game was found to be 0.87. In the second game, even though the game is controlled by keyboard, the affective states of the player are predicted and the game difficulty is arranged accordingly. The valence and arousal predictions were tested in an offline analysis, which yielded 0.72 and 0.85 accuracy for valence and arousal levels respectively. The implemented dynamic difficulty adjustment system making use of the valence and arousal levels predicted in real time performed well enough to change the game difficulty to an enjoyable level.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Uzman sistem teknolojisi ve çizelgeleme uygulaması
The technology of expert system and applications of scheduling
TARIK ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. ORHAN KURUÜZÜM
- Brain computer interface design and implementation using machine learning with user feedback
Kullanıcı geribeslemeli makine öğrenmesi ile beyin bilgisayar arayüzü tasarımı ve uygulaması
EMRE ARI
Doktora
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL TAÇGIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ŞİŞMAN
- Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition
Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım
MASTANEH TORKAMANI AZAR
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY
- Prediction of psychophysical responses from spike recordings in rat sensorimotor cortex by using Bayesian models
Sıçan duyu-motor korteksinde kaydedilen aksiyon potansiyelleriyle psikofiziksel yanıtların Bayesçi kestirimi
SEVGİ ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK GÜÇLÜ