基于多任务神经网络利用生理信号进行个性化驾驶压力检测
机器学习
2017-11-20 v1 人机交互
摘要
压力可视为对日常情绪、心理和生理挑战的生理反应。长期暴露于压力情境会对健康产生负面后果，例如心血管疾病和免疫系统紊乱风险增加。因此，及时的压力检测可催生用于未来情境下更好管理与预防的系统。本文提出一种基于多任务学习的神经网络方法（通过共享互表示与任务特定层的硬参数共享），利用可穿戴设备的皮肤电导和心率进行个性化压力识别。所提方法在真实世界与模拟器驾驶任务中收集的多模态生理响应上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1711.06116,
title = {Personalized Driver Stress Detection with Multi-task Neural Networks using Physiological Signals},
author = {Aaqib Saeed and Stojan Trajanovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06116},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 1 figure, 2 tables, NIPS - Machine Learning for Health Workshop