Comparison of Adult Human Emotional States Using Electroencephalography Signals with Voice Recording and Pictures

  IJCTT-book-cover
 
International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT)          
 
© 2019 by IJCTT Journal
Volume-67 Issue-7
Year of Publication : 2019
Authors :  Fatih BAŞÇİFTÇİ , Çiğdem AFACAN
  10.14445/22312803/IJCTT-V67I7P111

MLA

MLA Style: Fatih BAŞÇİFTÇİ , Çiğdem AFACAN"Comparison of Adult Human Emotional States Using Electroencephalography Signals with Voice Recording and Pictures" International Journal of Computer Trends and Technology 67.7 (2019): 68-72.

APA Style Fatih BAŞÇİFTÇİ , Çiğdem AFACAN. Comparison of Adult Human Emotional States Using Electroencephalography Signals with Voice Recording and Pictures International Journal of Computer Trends and Technology, 67(7),68-72.

Abstract
In this study, it is aimed to evaluate the emotional state of individuals, who had a traffic accident and didn't have a traffic accident, in the face of auditory and visual stimuli using electroencephalography (EEG) signals. Two different types of stimuli are used that one is auditory and the other one is visual. Stimuli consist of a traffic accident sound effect and 3 traffic accident pictures. The study was carried out with 3 women at the age of 30 and 3 man subjects at the age of 30 who had a traffic accident in the same year, and 3 female at the age of 30 and 3 male subjects at the age of 30 who had no traffic accident in the same year. Education level of all participants is the same that all have associate degree. Traffic accident sound effect and traffic accident pictures are presented to the participants in order to determine the changes in the emotional stateof the participants. EEG signals are obtained with the Emotive EPOC+ device which is placed on the participant's head during the presentation of sound effect and pictures. The obtained data is purified by applying a notch filter and band pass filter. After performing feature extraction with power spectral density analysis, classification is made by linear discrimination analysis. As a result of the study, it is seen that the traffic effect sound effect is more effective on the emotions of the participants than the traffic accident pictures. While there is no significant difference between the genders on the emotions of the participants, it is observed that they create different emotions between those who have had traffic accidents and those who have not. The obvious result of the study is that people who have a traffic accident are affected more by the sound effect of traffic accident.

Reference
[1] S.S Uzun, "EEG işaretlerindenduygukestirimi‖, YüksekLisans, Mustafa Kemal Üniversitesi Fen BilimleriEnstitüsü, Hatay, January. 2012.
[2] A. Kahraman, P. Aytekin, ―A new research approach in marketing: neuromarketing", Journal of Management Marketing and Logistics, vol. 1 (1), pp.48-62, 2014
[3] Giray, Y. Girişken, "Gözün bilinç seviyesinde duyumsayamadığı uyaranları beynin algılaması mümkün müdür", Nöropazarlama yöntemi ile ölçümleme üzerine deneysel bir tasarım, 18, pp. 608-618, 2013.
[4] (2013) Bilim ve Pazarlamanın Evliliği: Nöro Pazarlama. [online]. https://pazarlamaturkiye.com/pazarlama/bilim-vepazarlamanin- evliligi-noro-pazarlama/,
5] (2012) STAR TV ve TURKCELL Logo Nöromarketing (EEG) Analizi. [online]. mediacat, http://www.thinkneuro.net/tr/basin/mediacat/star-tv-veturkcell- logo-noeromarketing-eeg-analizi
[6] H. Demirtürk, ―NöropazarlamaAçısındanBilgilenmişKullanıcılarınKararSü reciÜzerindeKokuEtkisininÖlçümlenmesi‖, YüksekLisansDoğuşÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, İstanbul, January,2016.
[7] B. K. Dokuzlar, "Sosyalsorumlulukprojesiolarakgrafiktasarımvebelgeleme", SanattaYeterlik, AnadoluÜniversitesiGüzelSanatlarEnstitüsü, Eskişehir, December, 2015.
[8] A. Düzgün, "NöromarketingAlanındaMarkaAlgısınınElektrofizyolojikO larakBeyinOsilasyonlarıylaÖlçümlenmesi: Eeg (Elektroensefalografi) YöntemiUygulaması", YüksekLisans İstanbul KültürÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, İstanbul,June, 2016.
[9] H. Lee, "The Brain and Learning: Examining the Connection between Brain Activity", Spatial Intelligence, and Learning Outcomes in Online Visual Instruction, Doktora Kent State University Instructional Technology, Ohio, ABD, December, 2013.
[10] A.Maraş,"EEG alt bandlarınıntekilspektrumuileduygudurumlarıarasındakiilişki ", YüksekLisansBahçeşehirÜniversitesi Fen BilimleriEnstitüsü, İstanbul, May, 2016.
[11] V. K. Manchala, "Human computer interface using electroencephalography", YüksekLisans Arizona State University,Tempe, AZ 85281, ABD, August, 2015.
[12] Z. Oralhan, "Durağan Hal GörselUyaranTabanlıBeyinBilgisayarArayüzüİçin Optimum UyaranÖzelliklerininBelirlenmesiVeGerçeklenmesi", DoktoraErciyesÜniversitesi Fen BilimleriEnstitüsü, Kayseri,October, 2016.
[13] H. Polat,"Görsel-işitseluyaranlarkaynaklıoluşanduyguların EEG işaretleriilesınıflandırılması", YüksekLisansDicleÜniversitesi Fen BilimleriEnstitüsü, Diyarbakır, January, 2016.
[14] N. Rana, "RenginTüketici Satınalma DavranıslarınaEtkisi", YüksekLisans Marmara ÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, İstanbul, 2006.
[15] Ç.P.Utkutuğ, "Nöropazarlamakapsamındatüketicilerintelevizyonreklamlar ınagösterdikleriduygulanımvebilişseltepkilerindeğerlendiril mesi: Yüzkaslarıhareketianaliziileanketyöntemininkarşılaştırılması ", Doktora, GaziÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, Ankara, July, 2014
[16] S.N.Sadedil, "PazarlamaMesajlarınınEtkinliğiAçısındanGelenekselPazarl amaAraştırmaları İle NöropazarlamaAraştırmalarınınKarşılaştırılması; "SigaraPaketleriÜzerindekiCaydırıcıMesajların, SigaraKullanmaAlışkanlıklarıÜzerindekiEtkisi", Doktora, Marmara ÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, İstanbul, 2016.
[17] A. H. Şimşek, "Tüketicilerinotomobilmarkalarıüzerindekialgılarınınnöropa zarlamaaçısındanölçülmesi: Elazığilindeyapılandeneyselbirçalışma", YüksekLisansFıratÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, Elazığ, 2016.
[18] F. N. Yorgancılar, "Tüketicidavranışınörolojisi: Nöroekonomi-EEG yöntemiilenöromarketinguygulaması", DoktoraSelçukÜniversitesiSosyalBilimleriEnstitüsü, Konya, 2014.
[19] (2019), EmotıvEpoc+ 14 Channel Mobile EEG [online], https://www.emotiv.com/product/emotiv-epoc-14-channelmobile- eeg/#tab-description.
[20] M. K. Uçar, M. R. Bozkurt, K.Polat, C.Bilgin, EEG SinyalleriKullanılarakUykuEvrelerininSınıflandırılmasındaS ayısalFiltrelemeninEtkisi Effect of Digital Filtering to Sleep Stage Classification Using EEG Signals.
[21] Ö. Aydemir, T. Kayıkçıoğlu, "EEG tabanlıbeyinbilgisayararayüzleri", Akademik Bilişim’09-XI. AkademikBilişimKonferansıBildirileri, 2009, paper 7-13.
[22] Y. Gao, H. J. Lee, R. M. Mehmood, R. M., "Deep learninig of EEG signals for emotion recognition", 2015 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 2015, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICMEW.2015.7169796
[23] Akhenaton, (2010), Beyin Dalgaları [online], http://gizliilimler.tr.gg/Beyin- Dalgalar%26%23305%3B,- I.htm

Keywords
Electroencephalography, EEG, Brain Computer Interface, Brain, Emotive EPOC+, Traffic Accident Sound Effect, Traffic Accident Pictures.