-
شماره ركورد
30846
-
پديد آورنده
مريم سرخي
-
عنوان
يادگيري پارامترهاي شناختي در بازي ويدئويي مبتني بر فعاليت عصبي كاربر
-
مقطع تحصيلي
دكتري تخصصي (PhD)
-
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر- هوش مصنوعي و رباتيك
-
سال تحصيل
1393
-
تاريخ دفاع
1402/12/23
-
استاد راهنما
محمدرضا جاهد مطلق - بهروز مينايي بيدگلي
-
استاد مشاور
محمدرضا دليري
-
دانشكده
مهندسي كامپيوتر
-
چكيده
بازي¬هاي ويدئويي شامل بازي¬هاي فكري و منطقي بوده كه در كنار سرگرمي مي¬توانند از توانايي¬هاي ذهني و جسمي فرد استفاده كنند. در اين ارتباط، روش¬هاي عصب¬شناسي غيرتهاجمي همچون موج¬نگاري مغز براي ارزيابي بهتر توانبخشي ذهني كاربر بكار گرفته مي¬شود. در اين رساله، هدف، يادگيري پارامترهاي شناختي نظير تصور حركتي، توجه و غيره است كه از سيگنال مغزي كاربر در حين اجراي بازي شناختي مرتبط استخراج شده¬اند و در اجراي پروژه¬هاي مهم رابط ذهن و رايانه به ما كمك مي¬كنند. همچنين، يكي از گرايشهاي به¬روز در استفاده از سيگنالهاي موج نگاري مغز بر اساس سامانه¬ي تصور حركت انسان است كه در اين پژوهش به آن پرداخته شده است. سيگنال¬هاي موج نگاري مغز سيگنالهايي، نا¬ايستا و شامل مقادير زيادي نوفه هستند كه اين ويژگيها، پردازش اين سيگنال¬ها را براي ما دشوار مي¬نمايد. بسياري از سامانه¬هايي كه براي حل اين مسئله ارائه شده است در مرحله استخراج ويژگي، راهبرد انتخابي خود را بر مبناي ويژگي¬هاي دست¬ساز بنا نهاده¬اند، نقيصه اين رويكرد را مي¬توان توسط يادگيري عميق جبران كرد. از سمتي در مطالعات پيشين مرتبط كاستي¬هايي به چشم مي¬خورد: به¬ندرت ويژگي¬هاي زماني-مكاني-فركانسي به¬طور هم¬زمان استخراج شده¬اند، به كمينه بودن پارامترهاي شبكه كمتر اهميت داده شده است، به عدم قطعيت سيگنال¬ها در شبكه¬هاي عميق توجهي نشده است، و در آخر، تاثير تنظيم فراپارامترها كمتر مورد بررسي قرار گرفته است. از اين رو، در اين پژوهش مدل محاسباتي ارائه شده كه در مرحله اول، با اجراي الگوريتم الگوهاي مكاني مشترك بر روي سيگنال¬هاي موج نگاري مغزِ چند مقياسي شده و محاسبه اوزان تبديل، سيگنال¬ها را از فضاي سنسور به فضاي الگوريتم الگوهاي مشترك مكاني نگاشت داديم. سپس، با معرفي معماري تركيبي بر مبناي لايه¬هاي پيچشي، به يادگيري ريخت¬شناسي سيگنال¬ها در بعد زمان و كشف وابستگي سيگنال¬ها در بعد باندهاي فركانسي پرداخته¬ايم. همچنين تاثير استفاده از دو روش تنظيم فراپارامترها كه شامل روش نزول مختصات و روش بهينه¬سازي بيزي مي¬شود بر عملكرد مدل پيشنهادي مورد بررسي قرار گرفت. در آخر، موفق شديم با استفاده از مدل تركيبي حاصل از شبكه پيچشي فشرده، شبكه حافظه كوتاه-بلند مدت و سيستم فازي و همچنين شبكه بيزي پيچشي راهبردي نيمه خودكار براي حل اين چالش پيشنهاد كنيم، كه رويكرد پيشنهادي توانست نتايج بهتري با دقت (2/89٪) نسبت به روش¬هاي مرتبط (73٪-85٪) كه پيش¬تر ارائه شد بود، دست يابد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1403/02/18
-
عنوان به انگليسي
Learning cognitive parameters of video game according to neurological activity of the player
-
تاريخ بهره برداري
1/1/1900 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مريم سرخي
-
چكيده به لاتين
Video games include logical and mental games that utilize the mental and physical abilities of users along with entertainment. Recently, these games also apply non-invasive neurological approaches like EEG to evaluate the improvement of mental rehabilitation of the users. Achieving an efficient and reliable method is essential to interpret a user’s brain wave and deliver an accurate response in biomedical signal processing. The main intention of this thesis is to learn the cognitive parameters like motor Imagery and special features like spatial-temporal and frequency that could evaluate the level of specific cognitive factor according to the brain activity of the users while playing a cognitive game. However, EEG patterns exhibit high variability across time and uncertainty due to noise and it is a significant problem to be addressed in mental task as motor imagery. With the advent of Deep Learning and its considerable contributions to Artificial intelligence and data analysis, numerous efforts have been made to evaluate and analyze brain signals. Although these features are frequently taken out by deep approaches, they are infrequently mined all at once. However, the accuracy of EEG classification can be enhanced by completely extracting these features together. Furthermore, dissimilar extraction orders might cause diverse classification outcomes. In this case, a hybrid neural network containing LSTM and CNN networks has been exploited in some studies to simultaneous excerpt temporal and spatial features. Although the hybrid technique surpasses high-tech models, it has numerous limits. Some of these deficiencies are: the overfitting problem when the small dataset is used, the frequency features rarely considered in these models and most of deep learning methods on EEG suppose that EEG patterns are noise-free and stationary In this study, to make use of neural activity phenomena, the feature extraction preprocessing is applied based on Multi-scale filter bank CSP. In the following, the hybrid series architecture named EEG-CLFCNet is proposed which extract the frequency and spatial features by Compact-CNN and the temporal features by the LSTM network. However, the classification results are evaluated by merging the fully connected network and fuzzy neural block. Here, the proposed method is further validated by the BCI competition IV-2a and Physionet dataset and compare with two hyperparameter tuning methods, Coordinate-descent and Bayesian optimization algorithm. The proposed architecture that used fuzzy neural block and Bayesian optimization as tuning approach, improves classification accuracy (89.26%) in comparsion with the state-of-the-art literatures (73%-85%).
-
كليدواژه هاي فارسي
بازي هاي شناختي , پردازش سيگنال هاي موج نگاري مغز , پارامترهاي شناختي زماني-مكاني-فركانسي , استخراج ويژگي , يادگيري عميق
-
كليدواژه هاي لاتين
Cognitive games , Electroencephalogram signal processing , Spatial-temporal-frequency features , feature extraction , Deep Learning
-
Author
Maryam Sorkhi
-
SuperVisor
Dr. Jahed - Dr. Minaei
-
لينک به اين مدرک :