• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   AYBU DSpace
  • TEZLER
  • FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEZLERİ
  • Yüksek Lisans Tezleri
  • View Item
  •   AYBU DSpace
  • TEZLER
  • FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEZLERİ
  • Yüksek Lisans Tezleri
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Lie Detection From Voice and Heart Rate

Thumbnail
View/Open
Yüksek Lisans, Tez Dosyası (3.092Mb)
Date
2019
Author
ÖZDAMARLAR, Şerife
Metadata
Show full item record
Abstract
Son zamanlarda yapılan duygu analizi, cinsiyet tahmini, yaş tahmini ve yalan tespiti çalışmalarının da içinde olduğu araştırmalar ses verisinden birçok bilgi elde edildiğini ortaya koymuştur. Bu çalışmanın amacı ses ve nabız verilerini kullanarak yalan tespiti yapmak ve farklı makine öğrenmesi algoritmalarında uygulanarak başarı sonuçlarının karşılaştırılmasıdır. Literatürde yalan tespiti üzerine birçok çalışma bulunmasına rağmen bizim çalışmamız yalan tahmininde sadece ses üzerine değil nabız verisine de odaklanmaktadır. Bu çalışma için 15 kadın 15 erkek konuşmacı seçilmiştir. Her bir konuşmacıya 10 soru sorulmuştur ve toplamda 300 ses dosyası harici profesyonel bir mikrofon kullanılarak toplanmıştır. Her konuşmacıdan nabız verilerinin alınması için akıllı bileklik kullanılmıştır. Asıl odak noktamızın ses ve nabız olmasına rağmen katılımcılara kişilik testi de uygulanmıştır. Mel frekans kepstrum katsayıları (MFCC) kullanılarak ses verisinden 12 tane özellik çıkarılmıştır. Her ses dosyası için en düşük, en yüksek ve ortalama nabız verileri hesaplanmıştır. Bu çalışmada destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve karar ağaçları metotlarının yalan tespiti sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemler arasında lojistik regresyon algoritmasında 19 öznitelik ile %66,67 oranında en yüksek doğruluk oranı elde edilmiştir. Tüm metotların doğruluk oranları göz önünde bulundurulduğunda ses verisine nabız, yaş, cinsiyet ve kişilik tipleri eklendikten sonra yalan tespiti yapmak için daha iyi sonuçlar elde edildiği sonucuna varılmıştır. Bu çalışmanın temel bulgusu yalnızca ses ve nabız verisinin yalan tespitinde etkili sonuçlar vermediğidir. Bununla birlikte, eklenen her yeni özniteliğin sonuçları iyileştirmediği görülmüştür. Bu çalışma sonucunda öznitelik seçiminin önemini ve özniteliklerin bir arada kullanılmasının önemi öğrenilmiştir.
URI
http://acikerisim.ybu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/1377
Collections
  • Yüksek Lisans Tezleri [230]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV

Açık Erişim Politikası || Rehber || Kütüphane

Ayvalı Mah. Gazze Cad. No: 7 ETLİK / ANKARA

Creative Commons License
DSpace@AYBÜ by Ankara Yıldırım Beyazıt University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License.

DSpace@AYBÜ

 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateTypeDepartmentPublisherThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateTypeDepartmentPublisher

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV

Açık Erişim Politikası || Rehber || Kütüphane

Ayvalı Mah. Gazze Cad. No: 7 ETLİK / ANKARA

Creative Commons License
DSpace@AYBÜ by Ankara Yıldırım Beyazıt University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License.

DSpace@AYBÜ