Görsel-İşitsel Uyaranlar Kaynaklı Oluşan Duyguların EEG İşaretleri ile Sınıflandırılması

Abstract

Bu çalışmada, görsel-işitsel uyaranlar kaynaklı oluşan farklı duygu durumlarına ilişkin EEG işaretlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Katılımcıların duygu durumlarını belirlemek için kişisel değerlendirme modeli (SAM, Self Assessment Manikins) görselleri kullanılmıştır. Katılımcılar, kendilerine sunulan görselişitsel uyaranları değerlik, baskınlık, aktivasyon ve beğenme açısından değerlendirmişlerdir. Bu değerlendirmelere göre katılımcıların pozitif ve negatif duygu durumlarına ilişkin EEG işaretleri sınıflandırılmıştır. EEG işaretlerinden ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. ADD kullanılarak elde edilen öznitelik vektör boyutlarının azaltılması için istatistiksel işlemler uygulanmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise yapay sinir ağları (YSA) uygulanmıştır. YSA ilk olarak kanal tespiti için kullanılmıştır. Böylelikle, en iyi sınıflandırma performansı sunan EEG kanalları tespit edilmiştir. Tespit edilen EEG kanallarının öznitelikleri birleştirilerek, nihai öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Farklı duygu durumları için elde edilen nihai öznitelik vektörleri YSA ile sınıflandırılmıştır. Önerilen bütün işlemler, her katılımcı için ayrı bir şekilde uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemi sonunda maksimum sınıflandırma doğruluğu %90 ve 20 katılımcı için ortalama sınıflandırma doğruluğu ise %76.25 olarak elde edildiği görülmüştür.