利用生理应激信号进行个体表现校准
人机交互
2015-07-15 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
表现与压力之间的关系由 Yerkes-Dodson 定律描述，但在个体之间差异很大。本文描述了一种将个体最佳表现确定为生理信号函数的方法。该方法基于在监测三种生理信号——皮肤电反应（GSR）、心率（HR）和肌电图（EMG）——下进行的复杂度递增的注意力和推理测试。基于 15 个不同个体的测试结果，我们首先表明其中两种信号 GSR 和 HR 具有足够的判别力来区分放松期和应激期。然后我们展示了测试复杂度水平与 GSR 和 HR 信号之间的正相关性，最后将最佳表现点确定为表现下降之前的信号水平。我们还讨论了不同测试类型下信号之间的差异。
引用
@article{arxiv.1507.03482,
title = {Individual performance calibration using physiological stress signals},
author = {Francisco Hernando-Gallego and Antonio Artés-Rodríguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.03482},
year = {2015}
}
备注
5 pages, 12 figures, Workshop of Shimmer sensors, IEEE Body Sensor Networks Conference 2015 MIT Lab Boston (USA)