Uyarılma-Değerlik Modeli Kullanarak EEG'den Duygudurum Tanımada Fraktal Tabanlı Bir Algoritma
Nuri Djavit
Güncelleme tarihi
6 Nis 2015
Uyarılma-Değerlik Modeli Kullanarak EEG'den Duygudurum Tanımada Fraktal Tabanlı Bir Algoritma
Nuri Djavit
Güncelleme tarihi
6 Nis 2015
Uyarılma-Değerlik Modeli Kullanarak EEG'den Duygudurum Tanımada Fraktal Tabanlı Bir Algoritma
Nuri Djavit
Güncelleme tarihi
6 Nis 2015
Olga Sourina, Yisi Liu. Nanyang Teknolojik Üniversitesi, Nanyang Ave, Singapur
Özet
EEG'den duygu tanıma, insan yüz ifadesinden, davranışından veya sözlü iletişiminden bağımsız olarak "içsel" duyguyu bilmemizi sağladığı için birçok uygulamada kullanılabilir. Bu çalışmada, Uyarılma-Değerlik (Arousal-Valence) duygu modelini kullanan fraktal boyut (FD) tabanlı yeni bir duygu tanıma algoritması önerdik ve açıkladık. İlgili beyin loblarından kaydedilen EEG sinyalinden hesaplanan FD değerleri, iki boyutlu (2D) duygu modeline haritalanır. Önerilen algoritma, uyarılma ve değerlik seviyeleriyle tanımlanabilen duyguları tanımamıza olanak tanır. Duygu tanıma için yalnızca 3 elektrot gereklidir. EEG analizi ve karşılaştırılması için Higuchi ve kutu sayma (box-counting) algoritmaları kullanılmıştır. Uyarılma ve değerlik seviyelerinin tanınması için Destek Vektör Makinesi sınıflandırıcısı uygulanmıştır. Önerilen yöntem kişiye bağlı bir yöntemdir. İnsan duygularını tetiklemek amacıyla müzik ve ses uyaranlarının kullanıldığı deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde Uluslararası Etkileyici Dijitalleştirilmiş Sesler (IADS) veri tabanından ses klipleri kullanılmıştır.
Olga Sourina, Yisi Liu. Nanyang Teknolojik Üniversitesi, Nanyang Ave, Singapur
Özet
EEG'den duygu tanıma, insan yüz ifadesinden, davranışından veya sözlü iletişiminden bağımsız olarak "içsel" duyguyu bilmemizi sağladığı için birçok uygulamada kullanılabilir. Bu çalışmada, Uyarılma-Değerlik (Arousal-Valence) duygu modelini kullanan fraktal boyut (FD) tabanlı yeni bir duygu tanıma algoritması önerdik ve açıkladık. İlgili beyin loblarından kaydedilen EEG sinyalinden hesaplanan FD değerleri, iki boyutlu (2D) duygu modeline haritalanır. Önerilen algoritma, uyarılma ve değerlik seviyeleriyle tanımlanabilen duyguları tanımamıza olanak tanır. Duygu tanıma için yalnızca 3 elektrot gereklidir. EEG analizi ve karşılaştırılması için Higuchi ve kutu sayma (box-counting) algoritmaları kullanılmıştır. Uyarılma ve değerlik seviyelerinin tanınması için Destek Vektör Makinesi sınıflandırıcısı uygulanmıştır. Önerilen yöntem kişiye bağlı bir yöntemdir. İnsan duygularını tetiklemek amacıyla müzik ve ses uyaranlarının kullanıldığı deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde Uluslararası Etkileyici Dijitalleştirilmiş Sesler (IADS) veri tabanından ses klipleri kullanılmıştır.
Olga Sourina, Yisi Liu. Nanyang Teknolojik Üniversitesi, Nanyang Ave, Singapur
Özet
EEG'den duygu tanıma, insan yüz ifadesinden, davranışından veya sözlü iletişiminden bağımsız olarak "içsel" duyguyu bilmemizi sağladığı için birçok uygulamada kullanılabilir. Bu çalışmada, Uyarılma-Değerlik (Arousal-Valence) duygu modelini kullanan fraktal boyut (FD) tabanlı yeni bir duygu tanıma algoritması önerdik ve açıkladık. İlgili beyin loblarından kaydedilen EEG sinyalinden hesaplanan FD değerleri, iki boyutlu (2D) duygu modeline haritalanır. Önerilen algoritma, uyarılma ve değerlik seviyeleriyle tanımlanabilen duyguları tanımamıza olanak tanır. Duygu tanıma için yalnızca 3 elektrot gereklidir. EEG analizi ve karşılaştırılması için Higuchi ve kutu sayma (box-counting) algoritmaları kullanılmıştır. Uyarılma ve değerlik seviyelerinin tanınması için Destek Vektör Makinesi sınıflandırıcısı uygulanmıştır. Önerilen yöntem kişiye bağlı bir yöntemdir. İnsan duygularını tetiklemek amacıyla müzik ve ses uyaranlarının kullanıldığı deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde Uluslararası Etkileyici Dijitalleştirilmiş Sesler (IADS) veri tabanından ses klipleri kullanılmıştır.
Okumaya devam et