Bir Boyutlu Evrişimsel Sinir Ağı Yardımıyla Faz Kilitleme Değeri ve Diferansiyel Entropi Özellikleri Kullanılarak EEG Sinyallerinde Duygu Tanınması

Duygu analizi günümüz bilim dünyasında üzerinde en çok araştırma yapılan alanların başında gelmektedir. Özellikle insan-bilgisayar etkileşimi gibi günlük hayatımıza her geçen gün daha çok dahil olan alanların yanı sıra nörobilim ve psikoloji gibi bilim dallarının da yakından incelediği bir konudur. Duygu analizi için konuşma sinyalleri, mimikler, vücut dili, yüz ifadeleri gibi yöntemler kullanılsa da bu yöntemler manipülasyona açık oldukları için biyolojik sinyaller kadar güvenilir sonuçlar vermezler. Bu çalışmada sanal gerçeklik (SG) teknolojisi yardımıyla hazırlanmış, biyoelektriksel bir sinyal olan elektroansefalografi (EEG) sinyalleri ile duygu tanıma için yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemde EEG sinyallerinin alt bantlarının diferansiyel entropi (DE) ve faz kilitleme değeri (FKD) özellikleri, tasarlanan bir boyutlu evrişimsel sinir ağı (1B-ESA) yardımı ile pozitif ve negatif duyguların tanınması için kullanılmıştır. Her iki özellik yardımıyla elde edilen özellik matrisleri on defa teste tâbi tutularak ortalama başarı değerleri elde edilmiştir. Bu testler sonucunda DE ve FKD özellikleri ile en yüksek ortalama başarı puanları, tüm alt bant özellik matrislerinin birleştirilmesi ile sırasıyla %74,0611,41 ve %63,75901,72 olarak elde edilmiştir. Ayrıca çalışmada elde edilen yüksek frekanstaki sinyal bileşenlerine ait testlerin başarı oranlarının düşük frekans bantlarına göre daha yüksek elde edilmesi daha önce bu alanda yapılan benzer çalışmaların sonuçlarını destekler nitelikte olmuştur.