研究论文

可穿戴传感器生理信号中偏侧化的影响

作者:

利奥纳多阿尔切里,

努兰阿卜杜拉齐姆,

利迪娅阿莱奇,

什库尔塔加希,

埃琳娜迪拉西奥、和

西尔维亚圣蒂尼作者信息和声明

UbiComp/ISWC’22副刊：2022年ACM普及和普适计算国际联合会议和2022年AC M可穿戴计算机国际研讨会的副刊

2022年9月

页472-477

https://doi.org/10.1145/3544793.3563427

出版:2023年4月24日出版历史

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摘要

可穿戴设备能够持续且不引人注目地监测生理数据，例如皮肤电活动（EDA），并允许构建机器学习模型来识别人类情绪、压力等。然而，所收集数据的质量会显著影响此类模型的性能。当使用腕带传感器时，由于左右手腕上采集的信号不同，可能会发生这种情况。在这项工作中，我们量化了笑识别任务中生理信号偏侧化的影响。基于来自34个用户的现有数据集，我们设计了一个笑声识别分类器，并用来自不同手腕的数据比较了训练和测试的模型的性能。我们的结果表明，当使用EDA时，分类性能可能取决于用于训练和测试的方面。我们对模型性能横向化的量化为基于EDA的模型设计以及数据收集研究提供了见解。

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引用人

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3643541
阿卜杜拉齐姆N拉拉萨J阿尔切里L阿莱奇L桑蒂尼SGashi S公司(2023)使用手指、腕部和胸部佩戴的设备测量睡眠时的心率：一项比较研究医疗保健普及计算技术10.1007/978-3-031-34586-9_2(18-32)在线发布日期：2023年6月11日
https://doi.org/10.1007/978-3-031-34586-9_2

索引术语

可穿戴传感器生理信号中偏侧化的影响

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UbiComp/ISWC’22副刊：2022年ACM普及和普适计算国际联合会议和2022年AC M可穿戴计算机国际研讨会的副刊

2022年9月

538页

国际标准图书编号：9781450394239

内政部：10.1145/3544793

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2022年9月11日至15日

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阿尔切里L阿卜杜拉齐姆N阿莱奇LGashi S公司Gjoreski M公司桑蒂尼S(2024)使用可穿戴设备收集的皮肤电活动数据中的侧向效应ACM互动、移动、穿戴和普及技术会议录10.1145/36435418:1(1-30)在线发布日期：2024年3月6日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3643541
阿卜杜拉齐姆N拉拉萨J阿尔切里L阿莱奇L桑蒂尼SGashi S公司(2023)使用手指、腕部和胸部佩戴的设备测量睡眠时的心率：一项比较研究医疗保健普及计算技术10.1007/978-3-031-34586-9_2(18-32)在线发布日期：2023年6月11日
https://doi.org/10.1007/978-3-031-34586-9_2

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