Elektrookülogram tabanlı sanal klavye uygulamasında metasezgisel optimizasyon algoritması kullanımı
Utilization of a metaheuristic optimization algorithm in electrooculogram based virtual keyboard application
Yazar: ALİ ÇAĞRI BAYRAKTAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN GÜRKAN
Milli Savunma Üniversitesi / Alparslan Savunma Bilimleri ve Milli Güvenlik Enstitüsü / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies

Özet:
Göz hareketlerine dayanan insan bilgisayar arabirimleri ve insan makine arabirimleri amyotrofik lateral skleroz gibi hastalıklara sahip bireylerin günlük yaşantılarına önemli katkılar sağlayan sistemlerdir. Bu sistemlere yenilikler kazandırmak ve mevcut kabiliyetlerini geliştirmek üzere çalışmalar devam etmektedir. Sözü geçen çalışmaların bir kısmı göz hareketlerini algılayan veri toplama sistemleri alanında yoğunlaşırken bir kısmı da toplanan kayıtların sınıflandırılması ve değerlendirilmesi alanlarına yoğunlaşmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, düşük maliyetli bir elektrookülogram veri yakalama sistemi geliştirilmiş ve prototip üretimi yapılmıştır. 20 farklı bireyden 9 sakkadik göz hareketi için veri toplama işleminin ardından istatistiksel hesaplamalara dayanan 10 öznitelik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özniteliklerden en uygununun belirlenmesi için metasezgisel bir yöntem olan gri kurt optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Yürütülen çalışma neticesinde, %25 kırpılmış ortalama ve basıklık özniteliklerinin birlikte kullanıldığı durumda en iyi özniteliklerin seçilmiş olacağı öngörülmüştür. Bu doğrultuda bir yapay sinir ağı modeli tasarlanmış ve belirlenen öznitelikler kullanılarak eğitilmiştir. Sınıflandırma çalışmaları neticesinde sakkadik göz hareketleri için %99,8 başarım elde edilmiştir. Eğitilen yapay sinir ağı modelini içeren ve P300 sanal klavye arayüzünü kullanan bir MATLAB uygulaması geliştirilmiş, geliştirilen sanal klavye için 14,7 harf/dakika karakter yazım hızına ulaşılmıştır.

Abstract:
Eye movement-based human-computer interfaces and human-machine interfaces are systems that make significant contributions to the daily lives of individuals with diseases such as amyotrophic lateral sclerosis. Efforts are underway to innovate these systems and improve their existing capabilities. Some of these efforts focus on developing data collection systems that detect eye movements, while others concentrate on the classification and evaluation of collected records. Within the scope of this thesis, a low-cost electrooculogram data capture system has been developed and a prototype has been produced. Data collection for 9 saccadic eye movements from 20 different individuals was conducted, followed by the extraction of 10 different features based on statistical calculations. To determine the most suitable features, a metaheuristic method called grey wolf optimization algorithm was utilized. As a result of the conducted study, it is anticipated that the best features will be selected when the features of 25% trimmed mean kurtosis are used together. Accordingly, an artificial neural network model was designed and trained using the identified features. Classification studies resulted in a 99,8% success rate for saccadic eye movements. A MATLAB application incorporating the trained artificial neural network model and using the P300 virtual keyboard interface was developed, achieving a typing speed of 14,7 characters per minute for the developed virtual keyboard.