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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Activity-Aware Mental Stress Detection Using Physiological Sensors

verfasst von : Feng-Tso Sun, Cynthia Kuo, Heng-Tze Cheng, Senaka Buthpitiya, Patricia Collins, Martin Griss

Erschienen in: Mobile Computing, Applications, and Services

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Continuous stress monitoring may help users better understand their stress patterns and provide physicians with more reliable data for interventions. Previously, studies on mental stress detection were limited to a laboratory environment where participants generally rested in a sedentary position. However, it is impractical to exclude the effects of physical activity while developing a pervasive stress monitoring application for everyday use. The physiological responses caused by mental stress can be masked by variations due to physical activity.

We present an activity-aware mental stress detection scheme. Electrocardiogram (ECG), galvanic skin response (GSR), and accelerometer data were gathered from 20 participants across three activities: sitting, standing, and walking. For each activity, we gathered baseline physiological measurements and measurements while users were subjected to mental stressors. The activity information derived from the accelerometer enabled us to achieve 92.4% accuracy of mental stress classification for 10-fold cross validation and 80.9% accuracy for between-subjects classification.

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Metadaten
Titel
Activity-Aware Mental Stress Detection Using Physiological Sensors
verfasst von
Feng-Tso Sun
Cynthia Kuo
Heng-Tze Cheng
Senaka Buthpitiya
Patricia Collins
Martin Griss
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29336-8_12

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