Çok Seviyeli Dalgacık Dönüşümü ve Yerel İkili Örüntüler Tabanlı Otomatik EEG Duygu Tanıma Yöntemi

Abstract

Elektroensefalogram (EEG) sinyallerinin çeşitli beyin ve nörolojik bozuklukları teşhis ettiği düşünülmektedir. Ayrıca beyin duruma göre karakteristik EEG sinyalleri üretir. Bu nedenle, duygusal durumu tespit etmek için EEG sinyalleri kullanılmış ve literatürde birçok EEG tabanlı otomatik duygu algılama modeli sunulmuştur. Bu çalışmada, çok düzeyli ayrık dalgacık dönüşümü, yerel ikili desen, komşuluk bileşen analizi ve k en yakın komşu sınıflandırıcı kullanılarak yeni bir otomatik EEG duygu algılama modeli sunulmuştur. Sunulan EEG sınıflandırma modelinin aşamaları; (i) kullanılan EEG sinyalleri beş eşit örtüşmeyen bölüme bölünmüştür, (ii) frekans katsayıları çok düzeyli ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak üretilmiştir, (iii) yerel ikili desen ham EEG bölümü ve frekans katsayılarından özellikler üretir, (iv) komşuluk bileşen analizi kullanarak özellik seçimi, (v) sınıflandırma ve (vi) katı çoğunluk oylaması. Yöntemimizi test etmek için GAMEEMO veri kümesini kullandık. Bu EEG duygu veriseti 14 kanal içerir ve kanal bazında sonuçlar hesaplanmıştır. Önerimiz, GAMEEMO veri kümesinde mükemmel sınıflandırma oranına (% 100.0) ulaştı. Bu sonuçlar, modelimizin duygu sınıflandırması için EEG sinyalleri üzerindeki yüksek sınıflandırma yeteneğini açıkça gösterdi.