机构名称：
¥ 1.0
通过检查每个人的生理反应变化，可以识别压力。由于实用性和非侵入式外观，可穿戴设备近年来越来越受欢迎。传感器提供了连续和实时数据收集的可能性，这对于跟踪自己的压力水平非常有用。许多研究表明，情绪压力会影响心率变异性 (HRV)。通过从可穿戴传感器收集多模态信息，我们的框架能够使用可解释的机器学习 (XML) 准确地对基于 HRV 的用户压力水平进行分类。有时，ML 算法被称为黑匣子。XML 是一种 ML 模型，旨在向最终用户解释其目标、决策和推理。最终用户可能包括用户、数据科学家、监管机构、领域专家、执行董事会成员和管理人员，他们在理解或不理解的情况下使用机器学习，或者任何选择受到 ML 模型影响的人。这项工作的目的是构建一个支持 XML 的、具有独特适应性的系统来检测个人的压力。结果显示，有希望的定性和可量化的视觉表现可以为医生提供从学习到的 XAI 模型提供的结果中更详细的知识，从而提高他们的理解力和决策能力。
基于心率变异性的精神压力检测
主要关键词
相关文件推荐
