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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 24 - 28 (5page)
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Stress detection through physiological signals has developed as a critical field of study, providing significant insights into physiological reactions that can inspire early treatments for improved well-being. This study provides a thorough review of stress detection studies and approaches, concentrating on numerous physiological signals such as electrocardiogram (ECG), photoplethysmogram (PPG), galvanic skin response (GSR), and electroencephalogram (EEG). Methodologies such as machine learning algorithms, deep learning architectures, and multimodal signal fusion techniques, are explored within this paper. Furthermore, this work focuses on synthesizing recent advances in feature extraction. It attempts to give a detailed understanding of the issues involved with stress detection using physiological signals by critically examining the strengths and limitations of existing models. This paper serves as a valuable resource for researchers and developers interested in stress detection using physiological signals.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PHYSILOGICAL SIGNALS IN STRESS DETECTION
Ⅲ. METHODOLOGIES FOR STRESS DETECTION
Ⅳ. FEATURE EXTRACTION IN STRESS DETECTION
Ⅴ. STRENGTH AND LIMITATIONS
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES
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