Análise de Históricos de Contextos para Classificação do Estresse Mental em Situações Reais por meio da Variabilidade da Frequência Cardı́aca - Bavaresco, Rodrigo; Barbosa, Jorge (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2019)
O estresse mental é um dos principais causadores de problemas na saúde fı́sica e emocional. Desta forma, torna-se estratégico mensurar o estado de estresse diário por meio fisiológico a fim de utilizá-lo em aplicações que visem o bem-estar do indivı́duo. Entretanto, as movimentações diárias influenciam na coleta de dados fisiológicos, causando ruı́do. Este trabalho coleta e analisa os históricos de contextos de 5 indivı́duos com o intuito da classificação do estresse mental por meio da variabilidade da frequência cardı́aca. Como contribuição cientı́fica, o método visa identificar e remover ruı́do bem como mostrar uma relação entre os nı́veis de estresse e a localização em que foram mensurados. A melhor performance obtida, dentre três algoritmos de aprendizado de máquina utilizados foi do classificador Support Vector Machine, resultando em 82% de acurácia.