Análise de Históricos de Contextos para Classificação do Estresse Mental em Situações Reais por meio da Variabilidade da Frequência Cardı́aca

  • Rodrigo Bavaresco UNISINOS
  • Jorge Barbosa UNISINOS

Resumo


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.

Palavras-chave: Classification, Mental Stress, Heart Rate

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Publicado
12/07/2019
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BAVARESCO, Rodrigo; BARBOSA, Jorge . Análise de Históricos de Contextos para Classificação do Estresse Mental em Situações Reais por meio da Variabilidade da Frequência Cardı́aca. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 11. , 2019, Belém. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, july 2019 . ISSN 2595-6183. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2019.6586.