論文の概要: Stress Classification and Personalization: Getting the most out of the least

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05666v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 18:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 04:31:36.548208
• Title: Stress Classification and Personalization: Getting the most out of the least
• Title（参考訳）: ストレス分類とパーソナライゼーション: 最少を最大限に活用する
• Authors: Ramesh Kumar Sah and Hassan Ghasemzadeh
• Abstract要約: 本稿では,新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたストレス検出・分類フレームワークを提案する。 我々の手法は競争力があり、現在の最先端技術よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.528929583956725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stress detection and monitoring is an active area of research with important implications for the personal, professional, and social health of an individual. Current approaches for affective state classification use traditional machine learning algorithms with features computed from multiple sensor modalities. These methods are data-intensive and rely on hand-crafted features which impede the practical applicability of these sensor systems in daily lives. To overcome these shortcomings, we propose a novel Convolutional Neural Network (CNN) based stress detection and classification framework without any feature computation using data from only one sensor modality. Our method is competitive and outperforms current state-of-the-art techniques and achieves a classification accuracy of $92.85\%$ and an $f1$ score of $0.89$. Through our leave-one-subject-out analysis, we also show the importance of personalizing stress models.
• Abstract（参考訳）: ストレス検出とモニタリングは、個人の個人的、専門的、社会的健康に重要な意味を持つ研究の活発な領域である。 情緒的状態分類の現在のアプローチは、複数のセンサモダリティから計算される特徴を持つ従来の機械学習アルゴリズムを使用する。 これらの方法は、データ集約型であり、日常生活におけるセンサーシステムの実用性を阻害する手作りの機能に依存している。 これらの欠点を克服するために,1つのセンサモードのみのデータを用いて特徴計算を行うことなく,新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくストレス検出・分類フレームワークを提案する。 我々の手法は競争力があり、最先端技術よりも優れており、分類精度は92.85 %$、スコアは0.89$である。 その結果,ストレスモデルのパーソナライズの重要性が示唆された。

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