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

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