Predicting human stress emotions using machine learning models
Makine öğrenimi modellerini kullanarak insan stres duygularını tahmin etme
- Tez No: 740070
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HATİCE TEKİNER MOĞULKOÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- 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
2021
TurizmDokuz Eylül ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU SELİN YILMAZ
- 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
2024
PsikolojiBaşkent ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA UYAR SUİÇMEZ
- 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
2020
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıHacettepe ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÜNAL
DOÇ. DR. ŞEHNAZ ÖZYAVUZ ALP
- 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