Intention mining: surfacing and reshaping deep intentions by proactive human computer interaction
Niyet madenciliği: proaktif insan bilgisayar etkileşimiyle derin niyetlerin ortaya çıkarılması ve yeniden şekillendirilmesi
- Tez No: 912914
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDAN MÜŞERREF ERKMEN, PROF. DR. AYGÜN ERTUĞRUL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 148
Özet
Bu tezde, robotik proaktif uyaranın duygusal etkileşimini belirleyen proaktif görsellerin şekil ve renk durumu, insanın kasıtlı hareketleriyle eşleştirilen niyetin risk durumu ve robotik sistem tarafından sağlanan bir uyarana tabi insanın alışma durumu dikkate alınarak geliştirdiğimiz Niyet Riski ve Uyarıcı Faktör Etkisi (IRSI) yaklaşımımızla insan niyetinin yeniden şekillendirilmesi insan bilgisayar etkileşimi (HCI) yoluyla deneysel olarak incelenmiş ve analiz edilmiştir. Daha spesifik olarak, HCI içindeki madencilik ve yeniden şekillendirme sistemimiz iki aşamadan oluşur: ortaya çıkan derin niyetin HCI tarafından tanınması (niyet madenciliği) ve bu derin niyetin sistemimiz tarafından önceden tasarlanmamış, yeni üretilmiş bir niyete yeniden şekillendirilmesi. Yüz yüze oynanan blöf kart oyununu; oyuncuların derin niyetlerini ortaya çıkarmaya ve yeniden şekillendirmeye yardımcı olan bir bilgisayar arayüzüne uyarlanmıştır. Sistemimizin model doğrulaması amacıyla, farklı riskler içeren gerçek blöf oyunu oturumlarını kaydedilmiş ve analiz edilmiştir. Ayrıca, blöf hareketleri oluşturulan niyet matrisleriyle etiketlenmiştir. Ardından, geliştirdiğimiz evrişimli sinir ağı (CNN) tabanlı derin öğrenme yöntemiyle test videolarında niyet tanıma gerçekleştirilir. Sistemimiz blöf bulunan insan hareketlerini öğrenir. Son aşamada, oyuncuların kasıtlı hareketleri robotik sistemimiz tarafından uygun proaktif uyaranlarla etkileşime girer, oyuncunun hareketi sırasında ortaya çıkan mevcut niyetleri psikolojik olarak etkilemek için farklı risk seviyelerine uyumlu, mevcut oyuncunun doğal niyetleri arasında olmayan ve istenen yeni bir niyete yeniden şekillendirir. Burada, tasarladığımız robotik bilgisayar arayüzü, oyuncunun risk alma ve alışma faktörüne bağlı olarak, şekil ve rengin psikobiyolojik duygusal etkisini kullanarak, oluşturduğumuz görselleri proaktif uyaranlar olarak kullanır. Niyet yeniden şekillendirme amacıyla geliştirdiğimiz HCI sisteminin verimliliği deneysel olarak gösterilmiştir. Bilgisayar arayüzümüzün niyet yeniden şekillendirme performansı, sistemimizin bu psikobiyolojik parametrelerine dayanarak analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, we contribute to intention mining and reshaping with an HCI equipped with our Intention Risk and Stimulus factor Impact (IRSI) approach that enables to carry out the reshaping of the intention by taking into account the shape and color condition of proactive visuals that determine the emotional interaction of the robotic proactive stimulus, the risk status of intention matched with human intentional moves and the habituation status of the human, subject to a stimulus provided by the robotic system. More specifically our mining and reshaping system within HCI comprises of two phases: the recognition of deep intention surfacing by HCI (intention mining) and the reshaping of this deep intention into a non-premeditated, newly fabricated one by our system. As a demonstrative experimental setup for our system, we adapt the bluff card game played face-to-face with a computer interface that helps mine and reshape intentions of the players. In order to generate a model verification of our system, actual bluff game sessions which contain different risks are registered and analyzed, and bluff moves are labeled through the generation of intention matrices. Afterwards, intention recognition is performed on test videos where a CNN-based deep learning method has been previously applied and our system learns bluff human moves. In the last stage, the intentional moves of the players confront appropriate proactive stimuli by our robotic system, adapting to different risk levels in order to psychologically affect the current intentions that surface for the player during his/her move and reshape it into a desired new intention that is not among the natural intention of the current player. Here, a computer robotic interface we designed provides visuals as proactive stimuli using the psychobiological emotional effect of shape and color depending on the risk taking and habituation factor on the player. The efficiency of our intention mining for reshaping HCI system has been experimentally demonstrated and the intention reshaping performance of our computer interface is analyzed based on these psychobiological parameters of our system.
Benzer Tezler
- İnternet kullanıcılarının ürün satınalma eğiliminin veri madenciliği algoritmaları ile tahmin edilmesi
Forecasting with data mining algorithms for internet users 'tendency to purchase product
GÜNEŞ ÇALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER ARSLANKAYA
- Adaptive data mining and analytic methods forcontent personalisation in digital marketing
Başlık çevirisi yok
RAMAZAN ESMELİ
- Veri madenciliği yöntemleriyle müşteri kaybı analizi: Yazılım sektörü
Customer churn analysis with data mining methods: Software as a service(SAAS) industry
SENA KASIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ÇALLI
- Mucur-Kırşehir yöresi mermerlerinin jeomekanik ve teknolojik özelliklerinin belirlenmesi
The Determination of technological and geomechanical properties of Mucur-Kırşehir marbles
MEHMET ÇAVUMİRZA
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Maden Mühendisliği ve MadencilikÇukurova ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT ANIL
- Developing a data mining model for evaluating intrapreneurship in technoparks
Teknoparklarda iç girişimciliği hesaplamak için bir veri madenciliği modelinin geliştirilmesi
AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KARAHOCA