New generation feature engineering models based emotion classification using EEG signals
EEG sinyallerini kullanan yeni nesil özellik mühendisliği modellerine dayalı duygu sınıflandırması
- Tez No: 791305
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HİKMET DOĞRU, DOÇ. DR. TÜRKER TUNCER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu tez, iki teknik kullanarak otomatik doğru duygu sınıflandırmasına bir çözüm sunmaktadır. Clefia desen tabanlı özellikler olarak adlandırılan ilk teknik, EEG sinyallerinden özellikler çıkarmak ve duyguları sınıflandırmak için Clefia şifreleme algoritması kullanmaktadır. Bu teknik, duygu sınıflandırmasında düşük hesaplama karışıklığına karşı yüksek doğruluk göstermiştir. İkinci teknik olan PrimePatNet87, EEG sinyallerinden özellikler çıkarmak ve duyguları sınıflandırmak için asal model ve ayarlanabilir q-faktörü dalgacık dönüşümü tekniklerini kullanmaktadır. Bu teknik, iki farklı EEG veri kümesi üzerinde test edilmiş ve yüksek duygu sınıflandırma doğruluğu göstermiştir. Bu tekniklerin her ikisi de doğru duygu tanımanın önemli olduğu çok çeşitli uygulamalarda kullanılma potansiyeline sahiptir. Ek olarak, duygu sınıflandırmasında daha da yüksek doğruluk elde etmek için bu teknikler daha da geliştirilebilir ve iyileştirilebilir. Genel olarak, bu tez, EEG kullanarak otomatik doğru duygu tanıma için umut verici yaklaşımlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a solution to automated accurate emotion classification by using two techniques. The first technique, called Clefia pattern-based features, utilizes Clefia encryption algorithm to extract features from EEG signals and classify emotions. This technique has shown low complexity with favorable accuracy in emotion classification. The second technique, PrimePatNet87, utilizes prime pattern and tunable q-factor wavelet transform techniques to extract features from EEG signals and classify emotions. This technique has been tested on two EEG datasets and demonstrated high emotion classification accuracy. Both of these techniques have the potential to be utilized in several applications where accurate emotion recognition is important. In addition, these techniques could be further developed and improved to achieve even higher accuracy in emotion classification. Overall, this thesis presents promising approaches for automated accurate emotion recognition using EEG.
Benzer Tezler
- EEG sinyalleri kullanılarak yeni nesil cümle sınıflandırma modellerinin geliştirilmesi
Development of next generation sentence classification models using EEG signals
TUĞÇE KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Dalgacık bulanık zaman serisi yöntemi ile aylık akım tahmini
Monthly river discharge prediction by wavelet fuzzy time series method
EYYUP ENSAR BAŞAKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Player modeling by using unsupervised learning methods
Gözetimsiz öğrenme yöntemleri ile oyuncu modelleme
MEHMET FATİH KAVUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER
- Drum accompaniment generation using midi music database and sequence to sequence neural network
Mıdı müzik veritabanı ve diziden diziye yapay sinir ağı kullanımı ile davul eşliği üretimi
YAVUZ BATUHAN AKYÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEVKET GÜMÜŞTEKİN
- Learning based image and video editing
Öğrenme temelli görüntü ve video düzenleme
LEVENT KARACAN
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM