Geri Dön

Neural networks algorithms for emotion recognition using mindwave mobilr(EEG)

Duygu için sinir ağları algoritmaları mındwave mobılr(EEG) kullanarak tanıma

  1. Tez No: 848786
  2. Yazar: MAHDI IMAD HAMDI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TİMUR İNAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Mindware sinyallerini ve sinir ağlarını kullanan duygu tanıma, insan duygularının karmaşıklığına ve bireysel beyin dalgalarının çeşitliliğine. Alabilir Doğru ve güvenilir sonuçlara ulaşmak için çok sayıda deney ve iyileştirme yapılır. Fakat, Kullanılan veriler, algoritmalar ve teknolojiler sayesinde birçok potansiyel uygulamaya sahiptir. Etraflı, daha fazla araştırma ve geliştirme için birçok olanağın bulunduğu heyecan verici ve zorlu bir alandır. gelişim. Algoritma seçimi spesifik probleme ve mevcut olana bağlıdır. veri. Her algoritmanın kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır. Doğru algoritmayı seçmek kullanılan verilerin, özelliklerin ve parametrelerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Genel süreç MindWave cihazından MindWave verilerinin toplanmasını, verilerin önceden işlenmesini içerir. kullanıcının duygusal durumunu temsil eden özelliklerin çıkarılması, gürültünün ve yapaylıkların ortadan kaldırılması, Etiketli verileri kullanarak sinir ağını eğitmek ve sinir ağının doğruluğunu test etmek yeni veriler üzerinde ağ.

Özet (Çeviri)

Emotion recognition using Mindware signals and neural networks is a challenging field due to the complexity of human emotions and the diversity of individual brainwaves. It can take a lot of experimentation and refinement to achieve accurate and reliable results. However, with the data, algorithms and technologies used it has many potential applications. Overall, it is an exciting and challenging field with many possibilities for further research and development. The choice of algorithm depends on the specific problem and the available data. Each algorithm has its own strengths and weaknesses. Choosing the right algorithm requires careful consideration of the data, features and parameters used. The general process includes collecting MindWave data from the MindWave device, pre-processing the data to remove noise and artifacts, extracting features that represent the user's emotional state, training the neural network using the labeled data, and testing the accuracy of the neural network on the new data.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak konuşma duygularını tanıma

    Speech emotion recognition using machine learning techniques

    ÜLKÜ BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  4. Makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemeleri ile yüz ifadesi tanıma

    Facial expression recognition using machine learning techniques and deep learning methods

    NIBRAS FAROOQ AKRAM ALKHALEELI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

  5. Application of a voting-based ensemble method for recognizing seven basic emotions in real-time webcam video images

    Gerçek zamanlı web kamerası video görüntülerinde yedi temel duygunun tanınmasına yönelik oylamaya dayalı topluluk yönteminin uygulanması

    AHMET TUNAHAN ŞANLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SARAN