Tensör lojistik regresyon kullanarak EEG verilerinden duygu tanıma

Duygu tanıma, son otuz yılda ivme kazanan ve günlük yasamımıza güçlü etkileri olan bir arastırma alanıdır. Duygu tanımayı incelemek için en yaygın kullanılan yöntemlerden birisi EEG verileri gibi fizyolojik sinyalleri kullanmaktır. Ancak fizyolojik sinyallerin kullanılması birçok öznitelik çıkarma ve seçme yöntemini gerektirmektedir. Üstelik bu yöntemler için bir altın standart da bulunmamaktadır. Bu nedenle, bu çalısma, tensör tabanlı yöntemler kullanarak duygu tanıma için sensör uzay ve kaynak uzay EEG verilerini karsılastırmayı amaçlamaktadır. Bunu saglamak için EEG verilerinin özniteligi olarak farklı frekans bantları kullanılmıstır. Ayrıca geleneksel yöntem olarak destek vektör makinesi (DVM) ve tensör tabanlı bir yöntem olan lojistik tensör regresyonu (LTR) olmak üzere iki farklı sınıflandırma yöntemi kullanılmıstır. Sonuçlar, gama bandının en ayırt edici frekans bandı oldugunu göstermistir. Ayrıca, kaynak uzay verileri sensör uzay verileriyle karsılastırıldıgında dogruluk oranları artmaktadır. Üstelik TLR, kaynak uzayında DVM'den daha üstün gözükmektedir. Sensör uzayında, her iki yöntem de benzer sonuçlar vermistir.