論文の概要: Optimizing Emotion Recognition with Wearable Sensor Data: Unveiling Patterns in Body Movements and Heart Rate through Random Forest Hyperparameter Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03958v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 15:35:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:58:40.284149
- Title: Optimizing Emotion Recognition with Wearable Sensor Data: Unveiling Patterns in Body Movements and Heart Rate through Random Forest Hyperparameter Tuning
- Title（参考訳）: ウェアラブルセンサデータによる感情認識の最適化:ランダムフォレスト・ハイパーパラメータ・チューニングによる身体運動と心拍数の変化パターンの解明
- Authors: Zikri Kholifah Nur, Rifki Wijaya, Gia Septiana Wulandari,
- Abstract要約: 調査では、スマートウォッチと心拍モニターを装着した50人の参加者が250メートルの歩行を完了した。
被験者の感情状態はPANASアンケートを用いて評価した。
研究は、歩く前に映画を見ること、歩く前に音楽を聴くこと、歩きながら音楽を聴くことの3つのシナリオを精査した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research delves into the utilization of smartwatch sensor data and heart rate monitoring to discern individual emotions based on body movement and heart rate. Emotions play a pivotal role in human life, influencing mental well-being, quality of life, and even physical and physiological responses. The data were sourced from prior research by Juan C. Quiroz, PhD. The study enlisted 50 participants who donned smartwatches and heart rate monitors while completing a 250-meter walk. Emotions were induced through both audio-visual and audio stimuli, with participants' emotional states evaluated using the PANAS questionnaire. The study scrutinized three scenarios: viewing a movie before walking, listening to music before walking, and listening to music while walking. Personal baselines were established using DummyClassifier with the 'most_frequent' strategy from the sklearn library, and various models, including Logistic Regression and Random Forest, were employed to gauge the impacts of these activities. Notably, a novel approach was undertaken by incorporating hyperparameter tuning to the Random Forest model using RandomizedSearchCV. The outcomes showcased substantial enhancements with hyperparameter tuning in the Random Forest model, yielding mean accuracies of 86.63% for happy vs. sad and 76.33% for happy vs. neutral vs. sad.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、スマートウォッチセンサデータと心拍モニタリングを利用して、身体の動きと心拍数に基づいて個々の感情を識別する。
感情は人間の生活において重要な役割を担い、精神的な幸福、生活の質、さらには身体的および生理的反応にも影響を及ぼす。
このデータは、フアン・C・クイロス(Juan C. Quiroz)博士による以前の研究から得られた。
調査では、スマートウォッチと心拍モニターを装着した50人の参加者が250メートルの歩行を完了した。
被験者の感情状態はPANASアンケートを用いて評価した。
研究は、歩く前に映画を見ること、歩く前に音楽を聴くこと、歩きながら音楽を聴くことの3つのシナリオを精査した。
個人ベースラインはスカルン図書館の「最頻」戦略を持つDummyClassifierを用いて構築され、ロジスティック回帰やランダムフォレストなど様々なモデルを用いてこれらの活動の影響を計測した。
特に、ランダム化されたSearchCVを用いたランダムフォレストモデルにハイパーパラメータチューニングを組み込むことにより、新しいアプローチが実施された。
その結果、ランダムフォレストモデルにおけるハイパーパラメーターチューニングによる大幅な改善が示され、平均アキュラシーは86.63%、ハッピーは76.33%、ニュートラルは76.33%となった。
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