är ett öppet arkiv som samlar arbete av Arts et Métiers ParisTech forskare och gör det fritt tillgängligt över webben där det är möjligt. Denna artikel föreslår en metod baserad på wavelet transform och neurala nätverk för att relatera elev beteende till psykologisk stress. Den föreslagna metoden testades genom registrering av elevdiameter och elektrodermal aktivitet under en simulerad köruppgift. Självrapporterande åtgärder samlades också in. Deltagarna utförde en baslinjekörning endast med köruppgiften, följt av tre stresskörningar där de var tvungna att utföra köruppgiften tillsammans med ljudvarningar, närvaron av två mänskliga utvärderare, och båda. Självrapporter och elevdiameter lyckades indexera stressmanipulering, och man fann betydande korrelationer mellan dessa åtgärder. Elektrodermal aktivitet varierade dock inte i enlighet med detta. Efter träningen kunde fyrvägs-parallell neural-nätverksklassificeringen gissa om en given okänd elevdiametersignal kom från en av de fyra experimentella försöken med 79,2% precision. Den aktuella studien visar att elevdiametersignalen har god diskrimineringsförmåga för att upptäcka stress.
Dessutom Pedrotti et al. REF anser att pupillsvarssignalen har en god diskriminerande effekt för att upptäcka stress.
Automatic Stress Classification With Pupil Diameter Analysis
{'venue': 'Int. J. Hum. Comput. Interaction', 'journal': 'Int. J. Hum. Comput. Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}