基于可穿戴生理和社会计量传感器的压力检测
机器学习
2026-04-15 v1 信号处理
摘要
压力仍是现代社会中个体面临的重要社会问题。本文提出了一种机器学习方法，用于通过结合两种传感器系统（生理和社会响应）来自动检测社交情境下的压力。我们比较了使用包括支持向量机、AdaBoost 和 k 近邻在内的不同分类器的性能。我们的实验结果表明，通过结合这两种传感器系统的测量，我们能够准确地区分在受控的恐惧社交压力测试（TSST）期间的压力情境与中性情境。此外，本文评估了每个传感器模态的判别能力，并考虑其针对实时压力检测的适合性。最后，我们呈现了最具判别力的特征用于压力检测的研究。
引用
@article{arxiv.2604.12746,
title = {Stress Detection Using Wearable Physiological and Sociometric Sensors},
author = {Oscar Martinez Mozos and Virginia Sandulescu and Sally Andrews and David Ellis and Nicola Bellotto and Radu Dobrescu and Jose Manuel Ferrandez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.12746},
year = {2026}
}
备注
This is the accepted manuscript of the article published in International Journal of Neural Systems, 27, 2, 2017. The Version of Record is available at DOI: 10.1142/S0129065716500416