Geri Dön

Predicting human stress emotions using machine learning models

Makine öğrenimi modellerini kullanarak insan stres duygularını tahmin etme

  1. Tez No: 740070
  2. Yazar: ENES AHMETI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HATİCE TEKİNER MOĞULKOÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Bu tez stresin insan üzerindeki etkisini araştırmakta ve otomobil sürücülerinde ortaya çıkan stres seviyelerini tahmin etmeye çalışmaktadır. DRIVE veri seti, Elektrokardiyogram, Elektromiyogram, Galvanik Cilt Tepkisi ve Solunum gibi fizyolojik sinyalleri içeren halka açık bir veri setidir. Sinyal verileri 10 saniyelik bölümlere ayrıldı ve yeni girdileri çıkarmak için Temel Bileşenler Analizi, Doğrusal Ayrımcılık Analizi, Rastgele Ormanlar ve Otokodlayıcılar dahil olmak üzere çeşitli boyut azaltma tekniklerinden yararlanılarak yeni özellikler tasarlamak için kullanıldı. Sonuç olarak, beş farklı veri seti Evrişimli Sinir Ağları (CNN), Tekrarlayan Yapay Sinir Ağları (RNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek ile test edilmiştir. Sonuçlar, LSTM modellerinin, önerilen mimarinin %75 doğruluk elde etmesiyle diğer derin öğrenme algoritmalarından daha iyi performans sergilediğini gösteriyor.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the effect of stress in human beings and attempts to predict its occurrence in automobile drivers. The DRIVE dataset contains physiological signals such as Electrocardiogram, Electromyogram, Galvanic Skin Response, and Respiration, and is available to the public for further experimentation. The signal data was segmented into intervals of 10 seconds and utilized to engineer new features from which various dimensionality reduction techniques, including Principal Component Analysis, Linear Discriminant Analysis, Random Forests, and Autoencoders, were used to extract new inputs. Consequently, five different sets of data were tested with Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, and Long Short-Term Memory. The results show that the LSTM models outperform the rest of the deep learning algorithms with the proposed architecture achieving an accuracy of 75%.

Benzer Tezler

  1. Service quality factors in dealing withemotional customers in Abu Dhabi mortuaries,United Arab Emirates (UAE)

    Birleşik Arap Emirlikleri (BAE) Abu Dhabi cenazelerindeki duyarlı müşterilerle ilgilenme konusundaki hizmet kalitesi faktörleri

    AHMED A. M. ALHATTI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    DinManagement and Science University

    PROF. DR. ASBİ ALİ

  2. Kalabalığın deneyimsel sonuçları, kalabalık kaynaklı duygusal tepkiler ve kalabalıkla baş etme stratejileri: Temalı park ziyaretleri örneğinde ölçek geliştirme çalışması

    Experiential consequences of crowding, crowding-sourced emotional reactions, and coping strategies for crowding: A scale development study with theme park visitors

    HÜMEYRA DOĞRU DAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    TurizmDokuz Eylül Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU SELİN YILMAZ

  3. The predictive roles of psychological resilience enhancing features and psychological resilience on traumatic stress

    Psikolojik dayanıklılığı güçlendiren bileşenlerin ve psikolojik dayanıklılığın travmatik stresi yordayıcılığı

    BÜŞRA KÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    PsikolojiBaşkent Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA UYAR SUİÇMEZ

  4. HIV ile enfekte bireylerde kırılganlığı öngörmede oksidatif stres belirteçlerinin rolü

    The role of oxidative stress indicators in predicting frailty in HIV-infected individuals

    HAYRİYE ALTUNAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAT ÜNAL

    DOÇ. DR. ŞEHNAZ ÖZYAVUZ ALP

  5. Ebeveyn kaybı yaşayan kişilerde psikolojik esneklik tepkisinin psiko - sosyal belirleyicileri: Kaybın koşulları, kişinin kendine, dünyaya, geleceğe yönelik algısı, algılanan sosyal destek ve başa çıkma stratejileri

    Psycho - social determinants of resilience with people experienced parental loss: Condition of the loss, view of self, world and future, perceived social support and coping mechanisms

    ÖZLE KOYUNCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDAT IŞIKLI