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基于手写任务分析检测疲劳的研究

机器学习 2022-03-29 v1

摘要

剧烈运动后身体恢复的实际判定是一个具有挑战性的课题,必须包含机械与认知两方面,因为大多数体育运动以及专业活动(包括脑机接口操作系统)都要求二者均处于良好状态。本文提出一个由 20 名健康受试者组成的新型在线手写数据库。主要目标是研究不同物理运动刺激在多种手写任务中的影响,并评估剧烈运动后的恢复情况。为此,受试者在运动前后完成不同手写任务,并进行代谢与机械疲劳评估等其他测量。实验结果表明,尽管快速的机械恢复可发生并通过乳酸浓度与机械疲劳测得,但在需要认知努力时并非如此。手写分析显示,即便乳酸浓度与机械评估已恢复,手写表现仍存在统计差异。结论:这指出在运动与专业活动中所需的恢复时间长于以经典方式测得者。

关键词

引用

@article{arxiv.2203.14782,
  title  = {On the Handwriting Tasks' Analysis to Detect Fatigue},
  author = {Manuel-Vicente Garnacho-Castaño and Marcos Faundez-Zanuy and Josep Lopez-Xarbau},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2203.14782},
  year   = {2022}
}

备注

16 pages, published in Applied Sciences 10, no. 21: 7630, 2020