I denna studie presenteras en verklig applikationsbaserad funktions- och sensorrelevansanalys för att upptäcka stress hos förare. Med hjälp av MIT Database for Stress Recognition in Automobile Drivers har relevansen av olika fysiologiska sensorsignaler och funktioner för att särskilja förarens tillstånd analyserats. Funktioner relaterade till hjärtfrekvens, hudledningsförmåga, elektromuskulära aktivitet, och andning har jämförts med hjälp av filter och omslag urvalsmetoder. För att skilja vila från aktivitet har relevanta sensorer visat sig vara hjärtfrekvens, hudkonduktivitet och andning (som ger upp till 94,6 ± 1,9 % noggrannhet). För att skilja låg stress från hög stress har relevanta sensorer visat sig vara hjärtfrekvens och andning (som ger upp till 78,1 ± 4,1 % noggrannhet). I båda fallen resulterade en fleranvändarmodell som endast kräver kalibrering från användaren i vila, utan förkunskaper om användarens individuella stressdynamik, i en annan optimal sensor- och funktionskonfiguration, vilket ger 87,3 ± 2,8 % respektive 72,1 ± 4,3 % noggrannhet.
Ollander m.fl. REF använde både filter- och omslagsmetoden för att söka multimodala funktioner relaterade till stress för att upptäcka körstress.
Feature and Sensor Selection for Detection of Driver Stress
{'venue': 'PhyCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}