Classification des émotions par l’utilisation des données issues de la réponse galvanique de la peau

Abstract

Le stress est identifié par des signes physiques de tension, comme l'irritation, la colère, la nervosité et la tristesse à un niveau excessif. Une personne stressée a une fréquence cardiaque, une tension artérielle et une respiration anormales. Cela peut entraîner d'importantes variations d'humeur, de style de vie productif et de qualité de vie. Ce travail se concentre sur la détection du stress d'une personne en utilisant de la réponse galvanique de la peau (GSR) dont les signaux sont issus de la base de données DEAP Dataset. Nous appliquons un classificateur Support Vector Machine (SVM) pour le classement des données, où les performances du système proposé sont mesurées à l'aide de paramètres tels que la précision, la sensibilité et la spécificité.