Elektrookülografi işaretleri ile Türkçe karakter yazdırma sistem geliştirmesi
Developing a system for printing Turkish characters with electrooculography signals
- Tez No: 900353
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENGİZ TEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tez, hareket kabiliyeti kısıtlı ve engelli bireylerin bilgisayar kullanımını kolaylaştırmak amacıyla, göz hareketleri ile kontrol edilen bir klavye arayüzü geliştirmeyi hedeflemektedir. Geliştirilen sistem, literatürde sıkça kullanılan kabul görmüş biyolojik sinyal okuma devresinin tasarlanıp basılmasıyla başlamıştır. Bu devre, bir mikrodenetleyici aracılığıyla bilgisayara bağlanmış ve bilgisayarda geliştirilen algoritma sayesinde göz hareketleri tespit edilmiştir. Elde edilen göz hareketleri ile bilgisayarda yazılan klavye arayüzü kontrol edilmiştir. Sistem, Elektrookülografi (EOG) sinyallerini kullanarak göz hareketlerini tespit eden bir algoritmaya dayanmaktadır. Bu sinyaller, Simulink üzerinde gerçek zamanlı olarak işlenmiş ve kullanıcının göz hareketlerine karşılık gelen karakterlerin seçilmesi sağlanmıştır. Tezin en yenilikçi yönü, Türkçe karakterlerden oluşan kullanıcı dostu bir klavye arayüzüdür. Bu arayüz, göz hareketleri ile kullanıcıya kolaylıkla yazı yazdırma imkânı sunmaktadır. Ayrıca, yazma sürecini hızlandırmak amacıyla kelime tahmin sistemi entegre edilmiştir. Sistem, kullanıcının yazmaya başladığı kelimeyi tahmin ederek geri kalan kısmını önerir, böylece uzun kelimelerin tamamlanması kolaylaşır ve yazma süresi kısalır. EOG sinyallerine dayalı göz hareketi tespit algoritması, dört denekten elde edilen verilerle optimize edilmiştir. Bu optimizasyon sayesinde, sistemin doğruluğu artırılarak kullanıcıların göz hareketlerine hızlı ve doğru tepkiler verebilmesi sağlanmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma, engelli bireylerin göz hareketleri ile bilgisayar üzerinde yazı yazmalarına ve iletişim kurmalarına olanak tanıyan bir arayüz sunarak önemli bir yenilik ortaya koymaktadır. Klavyenin kullanıcı dostu tasarımı ve göz hareketi tespit algoritmasının yüksek doğruluğu, bu sistemi hem pratik hem de etkili bir araç haline getirmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to facilitate computer use for individuals with limited mobility and disabilities by developing a keyboard interface controlled by eye movements. The system was built by designing and fabricating a widely accepted biological signal reading circuit commonly used in the literature. This circuit was connected to a computer via a microcontroller, and eye movements were detected through an algorithm running on the computer. The developed keyboard interface on the computer was then controlled using these detected eye movements. The system is based on detecting eye movements through Electrooculography (EOG) signals, which are processed in real-time using Simulink. This allows users to select characters corresponding to their eye movements. The most innovative aspect of this thesis is the user-friendly keyboard interface consisting of Turkish characters, which enables users to easily type using their eye movements. A word prediction system has been integrated into the interface to accelerate the typing process. The system predicts the rest of the word once the user begins typing, making it easier to complete long words and reducing the time needed to type. The eye movement detection algorithm, based on EOG signals, was optimized using data from four subjects. This optimization enhanced the system's accuracy, enabling it to respond quickly and accurately to the user's eye movements. In conclusion, this study presents an innovative solution that allows disabled individuals to type and communicate through a computer using their eye movements. The user-friendly design of the keyboard and the high accuracy of the eye movement detection algorithm make this system a practical and effective tool for users.
Benzer Tezler
- EEG işaretlerindeki göz ve çene hareketi artifaktlarının sınıflandırılması
Classifying eye and chin movement artifacts in EEG signals
SHAHİN POURZARE
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Alın bölgesinden alınan elektrookülogram (EOG) işaretleri için ölçüm devresi tasarımı ve sınıflandırılması
The instrumentation circuit design and classification of EOG signals gained from frontal part
BAHADIR CÖMERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN İSTANBULLU
- Parametrik yöntemler ile akıllı sistemler kullanarak uyku apnesinin teşhisi ve sınıflandırılması
Detection and classification of sleep apnea using modern parametric method with intelligent systems
ALİ ÖTER
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT KEMAL KIYMIK
- Polisomnografi işaretleri kullanılarak yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi ile uyku ve uyku apnesinin skorlanması
Sleep and sleep apnea scoring with artificial neural networks and adaptive-network-based fuzzy inference systems using polysomnography signals
OSMAN AYDOĞAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KERİM GÜNEY
- Elektrookülogram tabanlı insan-makine arayüz uygulaması
Electrooculogram based human-machine interface application
YURDAGÜL KARAGÖZ ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇEN ÇETİNEL