基于心率变异性与呼吸率的驾驶员压力检测特征选择方法
机器学习
2023-11-14 v2 计算机视觉与模式识别
人机交互
摘要
驾驶员压力是全球车祸与死亡的主要原因之一。此外，持续性压力是一种健康问题，会导致高血压及其他心血管系统疾病。压力对心率和呼吸率有可测量的影响，且压力水平可由此类测量推断。皮电反应是一种常用的测试，用于测量由生理与心理压力和极端情绪引起的出汗。本文中，皮电反应被用于估计真实压力水平。随后，将基于最小冗余-最大相关性的特征选择技术应用于多个心率变异性与呼吸率指标，以识别出用于压力检测的崭新且最优的组合。采用带径向基函数核的支持向量机算法结合这些特征来可靠地预测压力。所提方法在目标数据集上取得了较高的准确率。
引用
@article{arxiv.2302.01602,
title = {A Feature Selection Method for Driver Stress Detection Using Heart Rate Variability and Breathing Rate},
author = {Ashkan Parsi and David O'Callaghan and Joseph Lemley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01602},
year = {2023}
}
备注
In Proceedings of the 15th International Conference on Machine Vision (ICMV), Rome, Italy, 18-20 November 2022. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2206.03222