Videolara saklanmış 25. kare etkisinin EEG sinyalleri yardımı ile tespit edilmesi
Determination of the 25th frame effect stored in the videos with the EEG signals
Yazar: GÖZDE ÖZKAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÖKÇEN
İskenderun Teknik Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hayatımızın her yerinde karşımıza çıkan videolar, bir dizi resim dosyasının ardışık olarak dizilmesi sonucu ortaya çıkan görüntü kümesidir. Videonun her 1 saniyesinde görüntülenen resim sayısı Frame Per Second (Fps) olarak adlandırılır. 24 tane resim karesinin arka arkaya gelmesi ile videonun bir saniyesi oluşurken, bu karelerin içine gizlenen ve 25. kare efekti olarak adlandırılan resimler, videonun içinde insan gözü tarafından zor görülmektedir. Bu tezin amacı, beynin, insanların bilinçaltını etkilediği düşünülen videolardaki gizli resimleri (25. kare) algılayıp algılamayacağını belirlemektir. Bu amaçla, katılımcılara izletilmek amacıyla saf ve içerilerinde 25. kare efekti bulunan, hayvan, bitki ve doğa temalı 6 farklı video hazırlanmıştır. Bu videolar 50 adet katılımcıya izletilmiştir. Videolar izletilirken katılımcıların kafa derisi üzerine non-invaziv bir şekilde, ikisi referans olmak üzere 16 kanallı Elektroansefalogram (EEG) sinyallerini kaydeden, kablosuz başlık Emotiv EPOC+ cihazı kullanılmıştır.

Kaydı alınan EEG sinyalleri, Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD) ve Hilbert Huang Dönüşümü (HHD) olmak üzere 2 farklı filtreleme yöntemi ile işlenmiştir. Elde edilen verilere istatiksel öznitelik çıkarma algoritmaları(maksimum ve minimum değerlerin farkı, ortalama, medyan, standart sapma, güç, varyans, enerji, basıklık, çarpıklık, çeyrekler arası aralık) uygulanmıştır. Videoların saf hallerini izlerken oluşan sinyaller ile gizli resim eklenmiş videoları izlerken oluşan sinyalleri kıyaslamak için, K sınıflandırma yöntemlerinden biri en yakın komşu (KNN) sınıflandırıcısı ve doğrusal bir sınıflandırıcı olan Naive Bayes (NB) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. K-parçalı çapraz doğrulama yöntemi uygulanarak eğitim sağlanmıştır. Sınıflandırma işlemi EEG sinyallerinin ham, HFD uygulanmış ve HHD uygulanmış halleri olmak üzere 3 farklı yöntem ile yapılmıştır. Elde edilen başarım oranları oldukça yüksektir.

Abstract:
The videos that come across every part of our life are a set of images resulting from sequential sequencing of a series of image files. The number of pictures displayed every 1 second of the video is called Frame Per Second (Fps). With 24 consecutive picture frame, one second of the video is formed, and the images that are hidden in these frames and called the 25th frame effect are seen difficult by the human eye in the video. The aim of this thesis is to determine whether the brain will detect hidden pictures (25th frame) in videos that are thought to affect people's subconcious. For this aim, 6 different videos with animal, plant and nature theme which each of them include 25th frame effect, and raw videos are prepared in order to be watched by participants. These videos were shown to 50 participants. While viewing the videos, wireless heading Emotiv EPOC+ device which record 16 channel  Elektroansefalogram (EEG) signal, 2 of which are reference,  was used with a non invasive way on the scalp of the participants.

The recorded EEG signals were processed by Fast Fourier Transform (FFT) and Hilbert Huang Transform (HHT) filtering methods. Statistical features extraction algorithms (maximum and minimum difference, mean, median, standard deviation, power, variance, energy, kurtosis, skewness, interquartile range) was applied to the obtained datas. In order to compare the signals generated while watching the raw picture of the videos and the videos that were recorded with hidden pictures, one of the K classification methods, nearest neighbor (KNN) classifier and the linear classifier Naive Bayes (NB) was used. Training was provided by applying K-part cross validation method. The classification was performed using three different methods: raw, HHT-applied and FFT-applied of EEG signals. Achievement rates which were obtained are very high.