DEAP Veri Seti ile Yapılan Duygu Sınıflandırmaları:İnceleme


Ünal H. P., Gökmen G., Yumurtacı M.

2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU), İstanbul, Türkiye, 15 - 17 Ekim 2020, ss.1-6

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Doi Numarası: 10.1109/asyu50717.2020.9259797
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-6
  • Marmara Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Duygular günlük yaşantımızda insan etkileşimlerinin yanı sıra karar verme aşamalarını da etkiler. Bu nedenle duyguların sınıflandırılması nöropazarlama, oyun endüstrisi gibi ticari faaliyetlere katkı sağlamak; engel durumlarından dolayı duygularını ifade edemeyen insanlarla iletişim kurabilmek; sorgu sırasındaki ifadelerin doğruluğunu tespit edebilmek, insansı robotlarda duygu oluşturabilmek gibi pek çok amaçla popüler bir araştırma konusu olmuştur. Araştırmalarda çeşitli yöntemler kullanılarak sınıflandırma başarısının arttırılması hedeflenmektedir. Duygu sınıflandırmada kişilerin EEG sinyallerine müdahale etmesi zor olduğu için daha gerçekçi tespitlerin yapılması mümkün olabilmektedir. Bu nedenle duygu sınıflandırması için EEG verilerinin incelenmesi güncel ve geliştirilmesi gereken bir alandır. EEG ile yapılan duygu sınıflandırma çalışmalarında kullanılan en popüler açık kaynak veri seti DEAP veri setidir. Bu bildiride DEAP veri seti ile yapılan sınıflandırma çalışmaları incelenerek ilerideki çalışmalara ışık tutması amaçlanmıştır. 

 Emotions affect our decision making as well as  human interactions in our daily lives. Therefore, contributing to commercial activities such as the classification of emotions, neuromarketing and game industry; to be able to communicate with people who cannot express their feelings due to their disability; It has been a popular research topic for many purposes such as being able to determine the accuracy of expressions during the query and creating emotions in humanoid robots. In the researches, it is aimed to increase the classification success by using various methods. Since it is difficult for people to interfere with EEG signals in emotion classification, more realistic determinations can be made. Therefore, the examination of EEG data for emotion classification is an area that needs to be updated and developed. The most popular open source dataset used in emotion classification studies with EEG is the DEAP dataset. In this article, it is aimed to shed light on future studies by examining the classification studies made with DEAP data set.