論文の概要: ForDigitStress: A multi-modal stress dataset employing a digital job interview scenario

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07742v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 09:40:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:38:31.164073
• Title: ForDigitStress: A multi-modal stress dataset employing a digital job interview scenario
• Title（参考訳）: ForDigitStress: ディジタル面接シナリオを用いたマルチモーダルストレスデータセット
• Authors: Alexander Heimerl, Pooja Prajod, Silvan Mertes, Tobias Baur, Matthias Kraus, Ailin Liu, Helen Risack, Nicolas Rohleder, Elisabeth Andr\'e, Linda Becker
• Abstract要約: 本稿では,デジタル面接を利用してストレスを誘発するマルチモーダルストレスデータセットを提案する。 このデータセットは、オーディオ、ビデオ、生理情報を含む40人の参加者のマルチモーダルデータを提供する。 ベースラインを確立するために、5つの異なる機械学習分類器が訓練され、評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.781127275906435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a multi-modal stress dataset that uses digital job interviews to induce stress. The dataset provides multi-modal data of 40 participants including audio, video (motion capturing, facial recognition, eye tracking) as well as physiological information (photoplethysmography, electrodermal activity). In addition to that, the dataset contains time-continuous annotations for stress and occurred emotions (e.g. shame, anger, anxiety, surprise). In order to establish a baseline, five different machine learning classifiers (Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Long-Short-Term Memory Network) have been trained and evaluated on the proposed dataset for a binary stress classification task. The best-performing classifier achieved an accuracy of 88.3% and an F1-score of 87.5%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタル面接を用いてストレスを誘発するマルチモーダルストレスデータセットを提案する。 このデータセットは、オーディオ、ビデオ(モーションキャプチャ、顔認識、アイトラッキング)、生理情報(フォトプレチモグラフィ、電極活動)を含む40人の参加者のマルチモーダルデータを提供する。 それに加えてデータセットには、ストレスと発生した感情(恥、怒り、不安、驚きなど)に対する時系列アノテーションが含まれている。 ベースラインを確立するために,提案する2元応力分類タスクのデータセット上で,5つの異なる機械学習分類器(サポートベクターマシン,k-ネアレスト近傍,ランダムフォレスト,長期記憶ネットワーク)を訓練し,評価した。 最高の性能の分類器は88.3%の精度と87.5%のF1スコアを達成した。

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