論文の概要: Stress Detection Using Wearable Physiological and Sociometric Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12746v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 13:58:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.472311
• Title: Stress Detection Using Wearable Physiological and Sociometric Sensors
• Title（参考訳）: ウェアラブル型生理・社会計測センサを用いたストレス検出
• Authors: Oscar Martinez Mozos, Virginia Sandulescu, Sally Andrews, David Ellis, Nicola Bellotto, Radu Dobrescu, Jose Manuel Ferrandez,
• Abstract要約: 本稿では,社会的状況におけるストレスの自動検出のための機械学習手法を提案する。 両センサシステムからの測定値を組み合わせることで、ストレスと中立の状況を正確に判別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7227144264575978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stress remains a significant social problem for individuals in modern societies. This paper presents a machine learning approach for the automatic detection of stress of people in a social situation by combining two sensor systems that capture physiological and social responses. We compare the performance using different classifiers including support vector machine, AdaBoost, and k-nearest neighbor. Our experimental results show that by combining the measurements from both sensor systems, we could accurately discriminate between stressful and neutral situations during a controlled Trier social stress test (TSST). Moreover, this paper assesses the discriminative ability of each sensor modality individually and considers their suitability for real-time stress detection. Finally, we present an study of the most discriminative features for stress detection.
• Abstract（参考訳）: ストレスは現代社会の個人にとって重要な社会問題である。 本稿では,生理的および社会的反応を捉える2つのセンサシステムを組み合わせて,社会的状況におけるストレスの自動検出のための機械学習手法を提案する。 サポートベクタマシン、AdaBoost、k-nearestといった異なる分類器を用いて性能を比較する。 実験の結果, 両センサシステムからの測定値を組み合わせることで, トリアー社会ストレステスト(TSST)において, ストレスと中立の状況を正確に判別できることが示唆された。 さらに,各センサの識別能力を個別に評価し,実時間ストレス検出に適合性を検討する。 最後に,ストレス検出における最も識別性の高い特徴について検討する。

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