@article{article_1293320, title={EEG Sinyalleri Kullanılarak Makine Öğrenmesi Tabanlı Otomatik Duygu Sınıflandırma}, journal={Journal of Studies in Advanced Technologies}, volume={1}, pages={26–40}, year={2023}, DOI={10.5281/zenodo.8074861}, url={https://izlik.org/JA99UE63SH}, author={Köksal, Hakan and Bayğın, Mehmet}, keywords={EEG, Machine Learning, Emotion Recognition, Classification}, abstract={Son yıllarda otomatik duygu tespiti ve sınıflandırma literatürde üzerinde çalışılan konular arasında yer almaktadır. Duygular, bireylerin dış dünyayla olan ilişkilerinde, eylemlerinde ve kararlarında etkin rol oynamaktadır. Bu nedenle duygu tanıma insan-bilgisayar etkileşimde kritik öneme sahiptir. Duyguların tespiti yapılırken EEG sinyallerinin bazı nörolojik ve beyinsel aktiviteleri tespit ettiği tartışma konusudur. Bu çalışmada, duyguların tespiti ve analizi için ayırıcı özellik taşıyan sinyaller üretildiğinden EEG sinyalleri kullanılmıştır. Bu çalışmada etkili ve basit yöntemler geliştirerek yüksek doğruluğa sahip otomatik duygu tanıma amaçlanmaktadır. Önerilen Local Binary Pattern (LBP) yönteminde ReliefF özellik seçimi ve Ensemble sınıflandırıcı kullanılarak yeni bir otomatik EEG duygu tanıma modeli sunulmuştur. Bu model, özellik çıkarma, özellik seçme ve sınıflandırma olmak üzere makine öğrenimi modelinin tüm aşamalarını kapsamaktadır. Bu model üzerinde yapılan çalışmada, DREAMER veri seti üzerinden ortalama %63.89 sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.}, number={1}