İstifleme Modelleriyle El Yazısı ve Çizimden Depresyon, Anksiyete ve Stres Sınıflandırması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SEMRA BAYRAK

Danışman: Murat Aykut

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

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.