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dc.contributor.author |
BOUCHAKOUR MOUSSA, Fethia |
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dc.contributor.author |
MENDJEL, Fadhila |
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dc.date.accessioned |
2021-02-21T11:11:53Z |
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dc.date.available |
2021-02-21T11:11:53Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10090 |
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dc.description |
4.621.1.789 ; 49 p ; illustré |
fr_FR |
dc.description.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. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
GSR ; SVM ; DEAP Dataset. |
fr_FR |
dc.title |
Classification des émotions par l’utilisation des données issues de la réponse galvanique de la peau |
fr_FR |
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