Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorMete, Samet
dc.contributor.authorÇakır, Oğuz
dc.contributor.authorBayat, Oğuz
dc.contributor.authorDuru, Dilek Göksel
dc.contributor.authorDuru, Adil Deniz
dc.date.accessioned2023-04-07T07:16:53Z
dc.date.available2023-04-07T07:16:53Z
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.citationSamet, M. E. T. E., ÇAKIR, O., Bayat, O., Duru, D. G., & Duru, A. D. (2020). Gözbebeği hareketleri temelli duygu durumu sınıflandırılması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(2), 137-144.en_US
dc.identifier.issn2147-0715
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17671/gazibtd.563830
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12294/3699
dc.description.abstractİnsanlardaki duygu durumu otonom sinir sistemi tarafından kontrol edilmektedir. Bu sebeple, olumlu veyaolumsuz bir uyaran ile karşılaştığında otonom sinir sistemi çok kısa bir süre içerisinde, uyaran çeşidinin bireyde tetiklediğiduygu türüne göre çeşitli bedensel farklılıklara sebebiyet vermektedir. Bedensel bu farklılıklardan bir tanesi de kişileringözbebeğinin uyaran çeşitine göre gösterdiği fizyolojik farklılıklardır. Yapılan araştırmalar göz bebeği hareketlerinin veboyutunun ölçülmesinin yararlı bir girdi sinyali olabileceğini göstermektedir. İnsanlar olumsuz bir uyaran gördüğündegözdeki pupil boyutunda genişleme, olumlu bir uyaran gördüğünde ise pupil boyutunda daralma oluşmaktadır. Bu bilgilerışığında çalışma kapsamında, erkek ve kadın katılımcılara uygulanan, türlü kategorilerden oluşan büyük bir fotoğraflardizisi olan IAPS içerisinden, katılımcılarda fazlasıyla zıt duygulanımlar meydana getiren uyaran sınıfları değerlikpuanlarına göre tercih edilmiş ve uyaranlar olumlu, olumsuz ve nötr olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Çalışma sırasındaIAPS’ten seçilmiş olan toplamda 60 adet fotoğraf kullanılmış ve 13 adet katılımcıya sunulmuş ve göz takip cihazıkullanılarak katılımcıların göz verileri veri tabanına kaydedilmiştir. Sol ve sağ pupil büyüklükleri ve fiksasyon süresisınıflama için girdi olarak kullanılmıştır. Üç sınıf kullanılararak, kNN, Naive Bayes, Destek Vektör Makinaları, DoğrusalDiskriminant analizi, karar ağacı ve lojistik regresyon teknikleri uygulanmıştır. Düşük sınıflandırma başarısından ötürü,işlem sadece pozitif ve negatif sınıflar için tekrar hesaplanmıştır. Bu iki emosyonel durum için %68’lik bir oran ile kNN sınıflandırma yönteminde en yüksek sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır. Naive Bayesçi Sınıflandırıcı ve DVM %55,LDA %50, karar ağaçları ve lojistik regresyon %48’lik başarıya ulaşmıştır. Kişilerin çeşitli uyaranlara verdiği emosyonelyanıtların göz hareketlerine yansıyabileceği ve göz hareketlerinden kişinin emosyonel uyarılma düzeyi hakkında fikirsahibi olunabileceği düşünülmektedir.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherGazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsüen_US
dc.relation.ispartofBilişim Teknolojileri Dergisien_US
dc.identifier.doi10.17671/gazibtd.563830en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectGöz Takibien_US
dc.subjectEmosyonen_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.titleGözbebeği Hareketleri Temelli Duygu Durumu Sınıflandırılmasıen_US
dc.typearticleen_US
dc.departmentMühendislik ve Mimarlık Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.authorid0000-0003-2808-8983en_US
dc.authorid0000-0003-1484-8603en_US
dc.identifier.volume13en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage137en_US
dc.identifier.endpage144en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.institutionauthorÇakır, Oğuz
dc.institutionauthorDuru, Dilek Göksel


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster