Page 7 - E-Tez Bülteni Mart 2025, SAYI 1
P. 7

Tez Özeti
        El yazısı ve çizim verileri, bireylerin duygusal durumlarını yansıtan dinamik ve istatistiksel özellikler taşıması nedeniyle, duygudurum
        analizinde  anlamlı  bir  veri  kaynağı  olarak  değerlendirilmektedir.  Bu  çalışma,  el  yazısı  ve  çizimlerden  elde  edilen  dinamik  ve
        istatistiksel  özellikleri  kullanarak  duygusal  durumları  tespit  etmek  için  en  uygun  model  kombinasyonunu  belirlemeyi
        amaçlamaktadır.  Öznitelik  vektörleri,  fiziksel  (kinematik),  istatistiksel  ve  sinyal  işleme  (spektral,  kepstral  ve  frekans  alanı)
        analizlerinden türetilmiştir. Sınıf dengesizliği problemini ele almak amacıyla, aşırı örnekleme ve örnek azaltma yöntemleri birlikte
        uygulanmıştır.  Bu  yaklaşımla,  azınlık  sınıfındaki  örneklerin  sayısı  çoğaltılarak  aşırı  örnekleme  uygulanmış,  çoğunluk  sınıf  ise  az
        örnekleme yöntemiyle azaltılmıştır. Boyut indirgeme, öznitelik çıkarımı ve öznitelik seçimi yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
        En az ve en etkili öznitelikler belirlendikten sonra, örnekler iki seviyeli topluluk öğrenme yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Çalışmada,
        karar  ağaçları  temelli  popüler  dört  farklı  yöntem  temel  ve  meta  model  olarak  belirlenmiştir.  Model  ve  hiper  parametre
        optimizasyonu  Optuna  çerçevesinde  gerçekleştirilmiştir.  Modellerin  performansı,  kamuya  açık  EMOTHAW  veri  tabanı  üzerinde
        yapılan deneylerle değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, 129 kişinin yedi farklı çizim/yazı görevinden elde edilen veriler kullanılarak
        depresyon, anksiyete ve stresin duygusal durumlarını belirlemek hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar, modelin dikkate değer bir
        performans sergilediğini göstermektedir.
                       Anahtar kelimeler: İstifleme Model, Duygu Durumu Tespiti, Çevrimiçi El Yazısı Analizi
   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12