Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Baran Katarzyna
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 95 - 113
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 15 grudnia 2021
Abstrakty: angielski
In recent years, the subject of stress has become a key research area due to the increase in stress in people as a result of changing lifestyles, work pressure or the Covid-19 pandemic. Therefore, the introduction of preventive strategies for health protection, based on the latest technologies, can play a preventive and control role. The stress detection solutions used so far were often based on expensive devices for laboratory use, such as: ECG, EMG, GSR. A less expensive alternative is thermal imaging, which ensures non-invasive, comfortable examination, the possibility of using it in laboratory and home conditions, and which can use low-cost cameras while maintaining data detail. Combined with machine learning techniques, stress detection becomes more accurate and more reliable. Thanks to its features, thermography is more often used in interdisciplinary research. Therefore, this article focuses on stress thermal imaging, describing and comparing the latest research approaches. The most popular methods of stress detection, which are an alternative to thermography, are also presented. The most common ones are indicated: the analyzed physiological signals correlating with stress, the popular research devices used, questionnaires and classification algorithms. The limitations of thermographic stress detection are discussed, while at the same time pointing to selected research gaps in the field of stress recognition and detection.