| Popis: |
Duygular kişilerin yaşamlarını ve karar verme mekanizmalarını hayatının tamamında etkilemektedir. İnsanlar duygulara kelimeleri, sesleri, yüz mimiklerini ve vücut dillerini kullanarak istemli ya istemsiz bir şekilde, iş yaparken, gözlemlerken, düşünürken kısacası çevresiyle iletişim kurarken başvururlar. Bundan dolayı, duyguların davranışlarını analiz etmek ve anlamak büyük önem arz etmektedir. Beyin sinyallerine dayalı gerçekleştirilen duygu tahmini günümüzde Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BBA) uygulamalarında büyük yarar sağlamaktadır. BBA uygulamaları daha çok sağlık, eğitim, güvenlik, sanal gerçeklik, bilgisayar oyunları olmak üzere birbirinden farklı birçok alanda kullanılmaktadır. Ancak, beyin sinyallerinin elde edilmesi sırasında gürültülerin ortaya çıkması, EEG kanallarının yanlış seçilmesi, verilerin yoğun olması ve uygun olmayan özellik çıkarım yöntemlerinin kullanılması, BBA uygulamalarının yeterli seviyeye gelememelerine neden olmaktadır. Bu çalışmada, hangi EEG kanallarının pozitif-negatif duyguların ayrımında etkili olduğu belirlenmeye çalışılmış ve DEAP veri setindeki 32 kanallı EEG sinyalleri kullanılmıştır. Özellik çıkarım aşamasında, dalgacık dönüşümü, bilgi ölçüm yöntemleri ve istatistiksel yöntemler kullanılarak etkili EEG kanallarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın son aşamasında ise, elde edilen özelliklerden yola çıkılarak oluşturulan eğitim kümesi DVM (Destek Vektör Makineleri) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntemin sınıflandırma performansı, sınıflandırma kesinliği, log-kaybı ve on kat çapraz-doğrulama) ile belirlenmiştir. Her bir EEG kanalı için doğruluk oranı hesaplanmış ve ortalama başarım %74 olacak şekilde gözlemlenmiştir. Önerilen yöntem ve tekniklere göre en etkili EEG kanalları Fp1, FC6, C4, CP1, CP5, CP6, T7, P7 ve Pz olarak belirlenmiştir. |
