Insan-Makine Uygulamalarında Kullanılacak Fizyolojik Insan Verileri için Temel Alt-Yapısal Yazılım ve Donanım Süreçleri Gelistirme

Date

2022-1-15

Author

Purutçuoğlu Gazi, Vilda
Uslu, İbrahim Baran
Arı, Fikret
Aktaş Dinçer, Hayriye
Gökçay, Didem
Çakmak, Yusuf Özgür
Çavdar, Çiçek
Çavdar, Çiçek

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

46
views

42
downloads

Cite This

Projede gözetilen hedef, kalp atım hızı, terleme, vücut sıcaklıgı, kas kasılması, göz bebegi çapı gibi fizyolojik verileri kullanarak, bilgisayarla etkilesimde bulunan bir kisinin saglık durumunu tanımlayabilmektir. Bunun için yüz bölgesine entegre edilebilen giyilebilir bir kafa aygıtı tasarlanmıstır. Bir deney düzenegi kurularak alın, yanak, göz ve kulaktan senkron bir sekilde çok kipli fizyolojik sinyaller elde edilmis, aynı zamanda kamera ve ses kaydı da alınmıstır. Gelistirdigimiz donanımın yanı sıra, çok kipli fizyolojik sinyalleri islemleyen bir meta data alt-yapısı olusturulmus, bu alt-yapının çevrimiçi ve çevrimdısı olacak sekilde iki farklı biçimde çalısması saglanmıstır. Islemlenen fizolojik sinyallerin sınıflandırılması için de iki farklı makine ögrenmesi teknigi tasarlanmıstır. Öncelikle her fizyolojik sinyal için ayrı ayrı öznitelikler olusturulmustur. Birinci teknikte her sinyal kendi basına sınıflandırıldıktan sonra sınıflandırıcı füzyonu ile sonuçlar derlenmistir. Ikinci teknikte ise çok katmanlı bir derin ögrenme yapısı kullanılmıs, fizyolojik sinyaller ayrı ayrı sınıflandırılmıstır. Projenin son safhasında derin ögrenme ile öznitelik füzyonu yapılacak seklide bir sınıflandırma tasarımı da önerilmistir. Projede gelistirilen yöntemler strese dayalı bir biyonik uygulama ile denenmistir. Bu amaçla laboratuvar ortamında bir deney düzenegi olusturulmus ve katılımcılara film izletilerek stres deneyimi yasattırılımıstır. Bu deney tasarımı, 2019 senesindeki Enterface Çalıstayı?nda ve 2021 senesinde Ankara Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisligi Bölümü?ndeki laboratuvar ortamında test edilmis, stres deneyimi, pek çok farklı sınıflandırıcı kullanılarak yüzde 90 üzerinde basarımla tespit edilebilmistir.

Subject Keywords

Öznitelik seçimi, Sınıflandırma, Derin Öğrenme, Çok kipli etkileşim, Stres durumu, Kafa aygıtı

URI

https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1130223/insan-makine-uygulamalarinda-kullanilacak-fizyolojik-insan-verileri-icin-temel-alt-yapisal-yazilim-ve-donanim-surecleri-gelistirme
https://hdl.handle.net/11511/113796

Collections

Graduate School of Informatics, Project and Design