Análise de Históricos de Contextos para Classificação do Estresse Mental em Situações Reais por meio da Variabilidade da Frequência Cardı́aca
Year: 2019
Type: conference-paper
Abstract: O estresse mental é um dos principais causadores de problemas na saúde fı́sica e emocional. Desta forma, torna-se estratégico mensurar o estado de estresse diário por meio fisiológico a fim de utilizá-lo em aplicações que visem o bem-estar do indivı́duo. Entretanto, as movimentações diárias influenciam na coleta de dados fisiológicos, causando ruı́do. Este trabalho coleta e analisa os históricos de contextos de 5 indivı́duos com o intuito da classificação do estresse mental por meio da variabilidade da frequência cardı́aca. Como contribuição cientı́fica, o método visa identificar e remover ruı́do bem como mostrar uma relação entre os nı́veis de estresse e a localização em que foram mensurados. A melhor performance obtida, dentre três algoritmos de aprendizado de máquina utilizados foi do classificador Support Vector Machine, resultando em 82% de acurácia.
Authors: Rodrigo Bavaresco, Jorge Barbosa
Institution: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
Language: Portuguese
Topic: Emotion and Mood Recognition
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W2995872945