EEG verilerinden işaret işleme ve sınıflandırma teknikleri kullanılarak duygu tahmini

Örüntü tanıma, teknolojinin gelişmesiyle önemini arttırmış ve günümüzde sadece mühendislik alanında değil ayrıca endüstri, otomotiv, fizik, astronomi, biyoloji, tıp ve güvenlik sistemleri olmak üzere hemen hemen her alanda etkisini göstermektedir. Örüntü tanımanın amacı örüntü uzayında bilinmeyen şekilleri, örüntüleri ve işaretleri sınıflandırarak örüntüyü bulmaktır. Örüntülerin hangi sınıflara ait olduğu belirlenirken, örüntüler karar mekanizmasından geçerler. Bu mekanizmanın en önemli iki aşaması özellik çıkarım ve sınıflandırma aşamasıdır. Anahtar özelliklerin elde edilmesi sınıflandırma işleminin sonucunu etkilediğinden, özellik çıkarım örüntü tanıma için en önemli kısım olarak düşünülmektedir. Bu tez çalışmasında, EEG işaretleri örüntü tanıma tekniği kullanılarak incelenmiş ve pozitif-negatif duyguların sınıflandırılması amaçlanmıştır. Karar sürecinin oluşturulmasında, dalgacık dönüşümü, entropi değerleri, zaman-frekans analizi ve istatistiksel yöntemler kullanılarak özellik vektörü elde edilmiştir. Anahtar özellikler YSA , DVM ve KNNsınıflandırıcılarına verilerek pozitif-negatif duyguların tanınması gerçekleştirilmiştir. Yöntemin geliştirilmesinde, DEAP veri tabanından elde edilen EEG işaretleri kullanılmıştır. Ayrıca önerilen yöntem, bilgisayar oyunlarının insanın duygusal durumuna etkisini inceleme amaçlı olarak da 25 farklı denekten elde edilen EEG işaretleri üzerinde denenmiştir. Geliştirilen yöntemin duygu analizinde, %85 – %90 aralığında başarım değerine ulaştığı tespit edilmiştir.