論文の概要: A Feature Selection Method for Driver Stress Detection Using Heart Rate
Variability and Breathing Rate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01602v2
- Date: Mon, 13 Nov 2023 10:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 22:28:53.921854
- Title: A Feature Selection Method for Driver Stress Detection Using Heart Rate
Variability and Breathing Rate
- Title（参考訳）: 心拍変動と呼吸速度を用いたドライバーストレス検出のための特徴選択法
- Authors: Ashkan Parsi, David O'Callaghan, Joseph Lemley
- Abstract要約: ドライバーのストレスは、世界中の自動車事故と死の主な原因である。
ストレスは心拍数や呼吸速度に測定可能な影響を与え、そのような測定からストレスレベルを推定することができる。
ガルバニック皮膚反応は、生理的ストレスと心理的ストレス、および極端な感情によって引き起こされる呼吸を測定するための一般的なテストである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Driver stress is a major cause of car accidents and death worldwide.
Furthermore, persistent stress is a health problem, contributing to
hypertension and other diseases of the cardiovascular system. Stress has a
measurable impact on heart and breathing rates and stress levels can be
inferred from such measurements. Galvanic skin response is a common test to
measure the perspiration caused by both physiological and psychological stress,
as well as extreme emotions. In this paper, galvanic skin response is used to
estimate the ground truth stress levels. A feature selection technique based on
the minimal redundancy-maximal relevance method is then applied to multiple
heart rate variability and breathing rate metrics to identify a novel and
optimal combination for use in detecting stress. The support vector machine
algorithm with a radial basis function kernel was used along with these
features to reliably predict stress. The proposed method has achieved a high
level of accuracy on the target dataset.
- Abstract（参考訳）: ドライバーのストレスは、自動車事故や死亡の主な原因である。
さらに、持続的ストレスは健康上の問題であり、高血圧やその他の心血管系の疾患に寄与する。
ストレスは心拍数や呼吸速度に測定可能な影響を与え、ストレスレベルはそのような測定値から推測できる。
ガルバニック皮膚反応は、生理的および心理的ストレスおよび極端な感情によって引き起こされる呼吸を測定するための一般的なテストである。
本稿では, 真理応力レベルを推定するために, ガルバニック皮膚反応を用いる。
次に、最小冗長-最大相関法に基づく特徴選択法を、複数の心拍変動および呼吸速度指標に適用し、ストレス検出に使用する新規かつ最適な組み合わせを同定する。
これらの特徴とともに、ラジアル基底関数カーネルを用いたサポートベクターマシンアルゴリズムを用いて、ストレスを確実に予測した。
提案手法は,ターゲットデータセットにおいて高い精度を達成している。
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