An emotion recognition method with low spec ECG and EEG devices
Düşük özellikli EKG ve EEG cihazlarıyla duygu tahmini
- Tez No: 731547
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Sensör teknolojilerinde oluşan son yıllardaki gelişmeler, elektroensefalografi (EEG) ve elektrokardiyo-grafi (EKG) cihazlarının daha taşınabilir ve daha erişilebilir hale getirmiştir. Bu durum araştırmacılar ve endüstri için duygu tanımada yeni fırsatlar sunmaktadır. Duygu tanıma sistemlerini daha kullanılabilir hale getirebilemek için bu çalışmada, taşınabilir elektroensefalografi ve elektrokardiyogram cihazlarını kullanan bir duygu tanıma yöntemi sunulmaktadır. Çalışma yeni bir EEG değişkeni önermiştir. Bu değişken için üç farklı sınıflandırma yönteminin performanslarını karşılaştırmıştır. Benzer çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmada üç gruplu sınıflandırma problemi çözülmüştür. Çalışmada değerlik için %92, uyarılma için %95 doğruluk değerleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, developments on sensory technologies make electroencephalography and electrocardiography devices portable and more accessible. This provides new opportunities in emotion recognition area for researches and the industry. Interest of industry grows on the subject. Moreover, popularity of emotion recognition research is increased. To increase further possibilities of emotion recognition systems, this study provides an emotion recognition method that uses portable electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) devices. This study proposes an EEG feature called zero-crossing variance that detects small frequency chances on data and tests effectiveness of three different classifiers with it. Different from similar works, the study solves three class classification problem for valence and arousal and achieves accuracy of 92% for valence and 95% for arousal.
Benzer Tezler
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Real-time emotion recognition from EEG signals using one electrode device
Tek elektrotlu cihaz ile EEG sinyallerinden gerçek zamanlı duygu tanıma
MEHMET ALİ SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Şizofreni hastalarında yüzdeki duygu ifadelerini tanıma sırasındaki korteks aktivitesinin yakın kızılötesi spektroskopi ile değerlendirilmesi
Cortical activity assessment by near infrared spectroscopy during facial emotion recognition in schizophrenic patients
AMRAH ABDULLAYEV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
PsikiyatriAnkara ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BORA BASKAK
- Yeni Türkçe duygusal veri seti üzerinde konuşmadan duygu tanıma
Speech emotion recognition in a new Turkish emotional speech dataset
EMEL ÇOLAKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKayseri ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT HIZLISOY
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların duygu tanıma becerileri ve serum oksitosin düzeyleri arasındaki ilişkinin araştırılması
Investigation of the relationship between emotion recognition skills and serum oxytocin levels of children with attention deficit / hyperactivity disorder
NERİMAN KESİM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
PsikiyatriOndokuz Mayıs ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORAY MEHMET ZEYNEL KARABEKİROĞLU