Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) öğretim üyelerinden Dr. Öğr. Üyesi Nevzat Olgun, beyin sinyallerine dayalı yalan tespiti alanında dikkat çeken bir araştırmaya imza attı. Geliştirilen yöntem, EEG sinyallerinin gürültülü ve karmaşık yapısını analiz ederek doğru söyleme ve yalan söyleme durumlarının daha güvenilir şekilde ayırt edilmesini amaçlıyor.
VMD TABANLI ANALİZLE DAHA NET SONUÇLAR
Araştırmada, doğru ve yalan söyleme sırasında ortaya çıkan bilişsel farklılıkları temsil eden EEG sinyalleri Variational Mode Decomposition (VMD) tekniği kullanılarak alt bileşenlerine ayrıldı. Bu yöntem sayesinde özellikle yalan söyleme sırasında belirginleşen P300 bilişsel yanıtının klasik filtreleme tekniklerine kıyasla daha net ve kararlı biçimde ortaya çıkarıldığı belirtildi.
DAHA AZ VERİYLE YÜKSEK DOĞRULUK
VMD ile ayrıştırılan sinyallerden elde edilen zaman alanı istatistiksel özellikler, makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırma modellerine aktarıldı. Yapılan deneylerde yalnızca 3 EEG kanalı ve 2 saniyelik kısa veri kesitleriyle yüksek sınıflandırma doğruluğu elde edilmesi, yöntemin literatürde yaygın kullanılan çok kanallı ve derin öğrenme temelli yaklaşımlara göre hız, sadelik ve hesaplama verimliliği avantajı sunduğunu ortaya koydu.
GERÇEK ZAMANLI UYGULAMALARA UYGUN
LieWaves veri tabanı üzerinde test edilen sistemin düşük hesaplama maliyeti ve hızlı karar verme kapasitesi sayesinde taşınabilir EEG cihazlarıyla uyumlu olduğu ifade edildi. Çalışmanın, adli bilimler, güvenlik sistemleri ve bilişsel durum analizlerinde EEG tabanlı yalan tespitine pratik ve güvenilir bir destek sağlayabileceği değerlendiriliyor.