Pozitif ve Negatif Duyguların Ayrımında Etkili EEG Kanallarının Dalgacık Dönüşümü ve Destek Vektör Makineleri ile Belirlenmesi
Determination of Effective EEG Channels for Discrimination of Positive and Negative Emotions with Wavelet Decomposition and Support Vector Machines
Yazar: Alakuş, Talha Burak; Türkoğlu, İbrahim
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; duygu tahmini,destek vektör makineleri,dalgacık dönüşümü,entropi ; emotion recognition,support vector machines,wavelet decomposition,entropy

Duygularkişilerin yaşamlarını ve karar verme mekanizmalarını hayatının tamamındaetkilemektedir. İnsanlar duygulara kelimeleri, sesleri, yüz mimiklerini vevücut dillerini kullanarak istemli ya istemsiz bir şekilde, iş yaparken,gözlemlerken, düşünürken kısacası çevresiyle iletişim kurarken başvururlar.Bundan dolayı, duyguların davranışlarını analiz etmek ve anlamak büyük önem arzetmektedir. Beyin sinyallerine dayalı gerçekleştirilen duygu tahmini günümüzdeBeyin-Bilgisayar Arayüzü (BBA) uygulamalarında büyük yarar sağlamaktadır. BBAuygulamaları daha çok sağlık, eğitim, güvenlik, sanal gerçeklik, bilgisayaroyunları olmak üzere birbirinden farklı birçok alanda kullanılmaktadır. Ancak,beyin sinyallerinin elde edilmesi sırasında gürültülerin ortaya çıkması, EEGkanallarının yanlış seçilmesi, verilerin yoğun olması ve uygun olmayan özellikçıkarım yöntemlerinin kullanılması, BBA uygulamalarının yeterli seviyeyegelememelerine neden olmaktadır. Bu çalışmada, hangi EEG kanallarınınpozitif-negatif duyguların ayrımında etkili olduğu belirlenmeye çalışılmış veDEAP veri setindeki 32 kanallı EEG sinyalleri kullanılmıştır. Özellik çıkarım aşamasında,dalgacık dönüşümü, bilgi ölçüm yöntemleri ve istatistiksel yöntemlerkullanılarak etkili EEG kanallarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışmanınson aşamasında ise, elde edilen özelliklerden yola çıkılarak oluşturulan eğitimkümesi DVM (Destek Vektör Makineleri) kullanılarak sınıflandırılmıştır.Önerilen yöntemin sınıflandırma performansı, sınıflandırma kesinliği, log-kaybıve on kat çapraz-doğrulama) ile belirlenmiştir. Her bir EEG kanalı içindoğruluk oranı hesaplanmış ve ortalama başarım %74 olacak şekildegözlemlenmiştir. Önerilen yöntem ve tekniklere göre en etkili EEG kanallarıFp1, FC6, C4, CP1, CP5, CP6, T7, P7 ve Pz olarak belirlenmiştir.

People’slives and decision-making process are influenced by negative-positive emotions.People state their emotions with words, body language, facial expression andvoice during thinking, decision making, observing or interacting with theenvironment. So, it is vital to understand the nature of emotions well. EEGbased emotion recognition systems are useful in brain-computer interface (BCI)area. BCI systems are applied in various fields such as education, healthcaresystems, virtual reality, video gaming industry. Although EEG signals give muchvaluable information about brain functions and emotions, brain-computerinterface systems have not attained the targeted goals because of artefacts,misuse of EEG channels, data complexity and inappropriate feature extractionand selection methods. In this article, we tried to analyze which EEG channelsare effective to estimate positive-negative emotions. We applied publiclyavailable dataset (DEAP) in this work and 32 different EEG channels wereclassified. Discrete wavelet decomposition, information measurement andstatistical methods were applied in the feature extraction phase. In the lastphase, SVM (Support Vector Machines) are applied in order to classify thefeatures. The classification performance of the proposed method evaluated byclassification accuracy, log-loss, and ten-fold cross validation. Performanceaccuracy was observed from each EEG channel and average accuracy was found 74%.The experimental results indicated that the best EEG channels forpositive-negative emotions Fp1, FC6, C4, CP1, CP5, CP6, T7, P7, and Pz via theproposed method.