Sirvi Autor "Juuse, Liina, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 8 8

Emotion Recognition using EEG signal data from EMO2018 Dataset
(Tartu Ülikool, 2024) Rebriks, Aleksandrs; Avots, Egils, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Emotion Recognition (ER) is developing area within the artificial intelligence field that is focused on comprehending and further interpreting of human emotions through various modalities. Despite that, these approaches are often not ubiquitous as they are affected by external factors. With recent physiology research connecting development of emotions to the central nervous system, usage of brain signals became a highly practical option for emotion recognition. One of the most promising methods of emotion recognition using brain signals for emotion recognition involves using Electroencephalography (EEG). Despite being more complex than classical machine learning or deep learning approaches, EEG-based emotion recognition is potentially more accurate and robust, with applications in mental health monitoring, researches in applied physiology or human-computer interactions. This thesis studies existing approaches of EEG-based emotion recognition methods for private EMO2018 dataset. We adopted methods of Fast Fourier Transform with additional processing for key features extraction and tested different Deep Learning models. Our results show performances of utilized Deep learning models with best accuracy of 88.6% from Hybrid Neural Network approach.
Emotsionaalsete näoväljenduste äratundmise võrdlus inimhindajate ja FaceReader masinõppe tarkvara vahel
(Tartu Ülikool, 2025) Viisileht, Kaisa; Juuse, Liina, juhendaja; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Antud töö eesmärgiks oli uurida, kui täpselt suudab masinõppe tarkvara FaceReader tuvastada Ekmani baasemotsioone ning võrrelda selle tuvastamistäpsust inimhindajate tulemustega. Uuringus osales 144 inimhindajat, kellest olid mehed 19,4% ja 79,9% naised. Inimhindajatele ja FaceReaderile esitati 1-sekundilisi videoklippe, mis kujutasid rõõmu, hirmu ning vastikust, ning eesmärk oli stiimulmaterjali hinnata kuue baasemotsiooni (rõõm, hirm, vastikus, üllatus, viha ja kurbus) põhjal. Tulemused näitasid, et inimesed vastasid õigesti 54,4% juhtudest, samas kui masinõppe täpsus oli 37,4%. Korduvmõõtmiste ANOVA analüüs näitas, et inimhindajad suutsid edukalt ära tunda rõõmu ja vastikust, kuid mitte hirmu. FaceReader tuvastas edukalt rõõmu, kuid vastikust ja hirmu mitte. Sõltumatute rühmade ANOVA tulemuste kohaselt olid inimhindajad FaceReaderist statistiliselt olulisel määral täpsemad hirmu ja vastikuse, kuid mitte rõõmu tuvastamisel. Käesoleva töö tulemused on kooskõlas varasemate uurimustega, viidates, et mittevalideeritud ning dünaamilise stiimulmaterjali hindamisel on inimesed masinõpetest sageli täpsemad.
Emotsiooniväljenduste äratundmise erinevused noorte ja vanemate täiskasvanute vahel
(Tartu Ülikool, 2023) Stepanova, Valeria; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Emotsiooniväljenduste stiimulmaterjali hindamine: emotsioonide tajumine videoklippidelt
(Tartu Ülikool, 2021) Kalev, Tuuli; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
FaceReader programmi võimekus inimemotsioonide tuvastamisel ja seosed videomodellide ekstravertsusega
(Tartu Ülikool, 2025) Merilo, Nele-Liis; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Uurimistöös keskendusin FaceReaderi programmi täpsuse hindamisele inimemotsioonide tuvastamisel videoklippidest ning seosele videomodellide ekstravertsuse ja FaceReaderi tuvastamistäpsuse vahel. Varasemad uuringud on näidanud, et ekstravertse isiksusejoone ja väljendatud ekspressiivsete näoväljenduste vahel esinevad seosed. FaceReader analüüsis 99 modelli (38 meest) poolt esitatud kolme emotsiooni – rõõmu, vastikust ja hirmu – väljendavaid 294 videoklippi. Programm määras protsentuaalselt videoklippides tuvastatud baasemotsioonide esinemise määra, mille alusel lõin binaarse muutuja tabamuse ja möödalasu eristamiseks. Analüüsisin pakutud emotsioonide tuvastamistäpsust, koostasin sagedustabeli FaceReaderi hinnangute kohta kolme emotsiooni lõikes ning kasutasin logistilist regressioonanalüüsi, et uurida, kas modelli ekstravertsuse skoor ennustab FaceReaderi emotsioonide tuvastamise täpsust. FaceReaderi üldine täpsus kõigi kolme emotsiooni tuvastamisel oli 37,4%. Programm oli märgatavalt edukam rõõmu tuvastamisel (96,9%) kui vastikuse (11,3%) ja hirmu (4%) tuvastamisel. Logistilise regressioonanalüüsi tulemusel ei osutunud modelli ekstravertsuse skoor statistiliselt oluliseks täpsuse ennustamisel. Uurimistöö pakub väärtuslikku ülevaadet uudse emotsioonituvastustarkvara toimimisest, tuues esile selle kitsaskohad ja arenguvõimalused. Samuti viitab töö vajadusele uurida põhjalikumalt seoseid analüüsitavate modellide ekstravertsuse ja teiste isiksuseomaduste ning emotsioonide tuvastamise täpsuse vahel.
Positiivse ja negatiivse afekti ning ekstravertsuse ja neurootilisuse seos emotsionaalsete näoväljendustega
(Tartu Ülikool, 2024) Veltmann, Eneli; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Uurimistöös küsisin, kas ja kuidas ennustavad negatiivne ja positiivne afekt, ekstravertsus ja neurootilisus ning enesekindluse hinnang väljendatud emotsiooni arusaadavust teistele. 121 vastajat (24 meest) hindasid veebikatses 300 emotsiooni väljendavat (hirm, rõõm, vastikus) videoklippi, mis olid esitatud 100 (39 meest) modelli poolt. Hindajad pakkusid videoklippidele vastuseid baasemotsioonide hulgast (hirm, kurbus, rõõm, vastikus, viha, üllatus). Andmete analüüsimiseks viisin läbi logistilise regressioonanalüüsi. Kõigis mudelites jäid statistiliselt oluliseks, kuid seostusid emotsioonide äratundmise täpsusega nõrgalt, modelli enesekindluse hinnang väljendatud emotsiooni arusaadavusele, ekstravertsus ja negatiivse afekti kogemise määr. Neurootilisus oli oluline vastikuse ja rõõmu äratundmise ennustamisel ning positiivse afekti kogemise määr üldmudelis ja vastikuse ennustamisel. Uurimistöö aitab mõista isiksuse, afekti ja enesekindluse hinnangu seoseid emotsioonide äratundmise täpsusega ning pakub võimalusi käesolevate aspektidega vaimse tervise edendamisel arvestada.
Seltsivus ja emotsioonide väljendamise täpsus: masinõppe ja inimhindajate võrdlus
(Tartu Ülikool, 2025) Uutar, Rasmus; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Käesoleva uurimistöö eesmärk oli analüüsida, kas ja mil määral mõjutab video-modellide seltsivus nende poolt väljendatud emotsioonide (rõõm, hirm ja vastikus) täpsust, ning võrrelda, kuidas erinevad inimhindajate ja masinõppe tarkvara (FaceReader) hinnangud. Uuringus kasutati 99 video-modelli videoklippe. Emotsioonide väljendamise täpsust hinnati nii inimhindajate kui ka FaceReaderi abil. Andmeanalüüs viidi läbi JASP tarkvaraga, kasutades Spearmani korrelatsiooni, et hinnata seoseid seltsivuse ja emotsioonide väljendamistäpsuse vahel. Tulemused näitasid, et seltsivus ei olnud statistiliselt olulises seoses emotsioonide väljendamise täpsusega ei inimhindajate ega FaceReaderi hinnangutes. Uurimus kinnitab, et emotsioonide äratundmise täpsus on mõjutatud hindamiskontekstist ja hindaja tüübist, mitte niivõrd isiksuseomadustest.
Skin conductance response and facial expressions of emotions
(Tartu Ülikool, 2021) Tamm, Diina; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Juuse, Liina, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Emotional expressions provide strong signals in social interactions and can function as emotion inducers in a perceiver. The skin conductance response (SCR) is an objective, transient indication of autonomic nervous system arousal in response to an external emotional stimulus. The current study examined 118 healthy participants that were presented with three different types of emotional stimuli (Ekman's faces, verbal cues and IAPS pictures). The motions presented in the current experiment were six basic emotions (anger, happiness, sadness, fear, disgust, surprise) and a neutral stimulus. The participants were asked to either mirror or express the presented emotion or suppress or exaggerate facial expression response to the pictorial stimuli while their electrodermal activity was recorded. As expected, affective stimuli elicited increased arousal measured by SCR, compared to the neutral stimuli. Modulating facial emotion expressions (in suppressing and exaggerating conditions) also resulted in higher SCR scores. Self-reported ratings in the exaggeration and suppression conditions mostly did not align with SCR scores but reflected a more robust emotion specific arousal pattern than SCR arousal. Arousal-based emotion differentiation patterns were more noticeable in lower arousal conditions, like mirroring or expressing facial emotions without a regulation task. Verbal stimuli did not result in lower SCR scores than facial stimuli. Since conscious effort to modulate emotional face expressions resulted in higher SCR scores, but did not fully align with self-reported ratings on arousal, it was concluded that SCR does not reflect emotion specific arousal, but is an important tool to investigate in emotional regulation studies.