Chinese Optics, Volume. 15, Issue 6, 1350(2022)
Image photoplethysmography for mental stress detection
Fig. 2. Result of iPPG signal processing. (a) iPPG signal extraction process; (b) dynamic ROI extraction process; (c) iPPG signal extracted by different ROI; (d) extraction process in R-R interval
Fig. 3. Stress-induced test and result. (a) Stress induction test process; (b) box diagram of HRV characteristic parameter change
Fig. 4. Daily mental stress detection system. (a) Process of daily mental stress detection system; (b) accuracy comparison of daily mental stress detection by different machine learning classifiers; (c) a random forest-based model for detecting daily mental stress; (d) ROC curves for daily mental stress detection based on random forest
Table 1. HRV characteristics
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HRV特征 单位 定义 HR bmp 心率 SDNN ms R-R间期的标准偏差 PNN50 % 平均R-R间期大于50 ms占总数的百分比 PNN20 % 平均R-R间期大于20 ms占总数的百分比 RMSSD ms 相邻R-R间期的不同平方的平均和的平方根 SDSD ms 相邻R-R间期之差的标准偏差 CVSD − 连续差异的变化系数 CVnni − 变异系数 std_hr bmp 心率标准差 TP ms2 0~0.4 Hz，总光谱能量 LFnu % 0.04~0.15 Hz，标准化的低频功率 HFnu % 0.15~0.4 Hz，标准化的高频功率 LF/HF − 低频与高频的比例 SD1 ms 垂直于方程线的直线上的Poincaré图的标准偏差 SD2 ms 沿着Poincaré图表中标记线的标准偏差 SD2/SD1 − SD2与SD1之比 Sampen − 数据的样本熵
Table 2. Description of the test
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精神 压力诱导实验 日常 精神压力实验 实验对象 学生 老师和学生 数量 30 67 年龄(min/max) 17/26 19/49 身体状况 健康 健康
Table 3. Comparison of pressure detection-related work
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Healey[ 13 ]Kaur[ 17 ]孔[ 20 ]本文 实验对象 司机 志愿者 学生 学生和老师 样本数量 112 15 73 67 年龄(min/max) − 18/50 23/28 19/49 传感器 接触式 传感器 特定相机 普通相机 智能手机 特征 − HRV(6) HRV(9)& Expression(1) HRV(14) 分类器 − LDA and LR(3) SVM(2) RF(3) 测量方式 接触式 非接触式 非接触式 非接触式 准确率 97.4% 75.0% 81.4% 95.2%
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Zhi RAO, Bing-lin LI, Ya-ru SUI, Xiao-qiang JI, Ming-ye LI. Image photoplethysmography for mental stress detection[J]. Chinese Optics, 2022, 15(6): 1350
Category: Original Article
Received: Aug. 10, 2022
Accepted: --
Published Online: Feb. 9, 2023
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