Optimizing emotion recognition in EEG signals using optimization algorithm and deep neural network
Optimizasyon algoritması ve derin nöral ağı kullanarak EEG sinyallerinde duygu tanıma optimize edilmesi
- Tez No: 698933
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖVGÜ ÖZTÜRK ERGÜN
- 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: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Elektroencefalografi (EEG) analizi, nörobilim, sinirsel mühendislik (örneğin beyin bilgisayar arayüzü, BCI) ve ticari uygulamalarda birçok uygulaması olan elektrik mühendisliği ve iletişimde önemli bir alandır. EEG'deki analitik araçların çoğu, nöral sınıflandırma ve nörogörüntüleme için ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için makine öğrenme yöntemlerine dayanır. EEG veri kümelerinin büyük miktarında, beş ana görevi ele almak için derin öğrenme mimarilerinin dağıtılmasına yol açmıştır; Duygu tanıma, motor görüntüleri, zihinsel iş yükü, nöbet tespiti, olayla ilgili potansiyel algılama ve uyku skoru. Bu çalışmanın amacı, optimum özellikleri ve çift yönlü uzun kısa süreli belleği seçmek (Bi-LSTM), teklif edilen optimizasyonun kullanılarak optimum seçkin özellikler için uygun olan bir sınıflandırma algoritması olarak, bir sınıflandırma algoritması olarak, bir sınıflandırma algoritması olarak Önerilen metodolojinin birkaç EEG'nin duygu tanıma veri setleri kullanılarak test edilmesi önerildi. Sunulan çerçeve, son teknoloji ürünü bir sonuç üretti. Sunulan optimizasyon algoritması, duygu tanınması için derin nöral ağın performansını etkileyen önemli sayıda özellik seçti.
Özet (Çeviri)
Electroencephalography (EEG) research is a significant field of study in electrical engineering and communications, with numerous applications in neuroscience, neural engineering (e.g., brain-computer interfaces, BCIs), and commercial applications. Numerous computational tools in EEG made use of machine learning techniques to unearth important data for neural classification and neuroimaging. Due to the large volume of EEG data, deep learning architectures have been deployed to address five primary tasks: emotion recognition, motor imagery, mental workload, seizure detection, event-related potential detection, and sleep scoring. The aim of this work is to develop a Bat-inspired optimization algorithm for feature selection and a Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM) classification algorithm for performing emotion recognition on the optimally selected features using the proposed optimization algorithm. The proposed approach was to be validated using multiple EEG datasets for emotion recognition. In comparison to state-of-the-art approaches, the presented approach yielded a positive outcome. The presented optimization algorithm identified the significant number of features that have an effect on the output of the deep neural network used for emotion recognition.
Benzer Tezler
- Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
DİLARA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL
- Learning from real-life experiences: A data-driven emotion contagion approach towards realistic virtual crowds
Gerçek olaylardan öğrenme: Gerçekçi sanal kalabalıklar için veriye dayalı duygu bulaşıcılığı
AHMET EREN BAŞAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Müşteri yorumları üzerinde metin analitiği çalışmaları ve yorumların makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi
Başlık çevirisi yok
MUHAMMED IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Medeniyet ÜniversitesiUygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KARAKAYA
- A comprehensive human-agent negotiation framework: Preferences, emotion & interaction
Başlık çevirisi yok
MEHMET ONUR KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN
- Çevrimiçi öğrenmede akıllı duyuşsal geri bildirimin öğrenen bağlılığı, memnuniyeti ve algılanan öğrenmeye etkisi
The effect of intelligent affective feedback on learner engagement, satisfaction and perceived learning in online learning
ASLI KIMAV
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HAKAN AYDIN