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초록·키워드
In modern society, psychological stress negatively impacts health and productivity in workplaces. In terms of organization management, effective stress management for employees is becoming crucial. However, workplace characteristics, such as fear of being perceived as incompetent and lack of trust in management often lead employees to conceal their stress. One of the promising methods for recognizing stress levels involving involuntary stress response is tracking changes in remote photoplethysmography (rPPG) of blood volume pulse signals. In this study, we propose a deep learning model that utilizes rPPG signals both neutral and stress state to identify stress levels. We demonstrate that incorporating neutral state signals reduces sensitivity to individual physiological differences and accurately captures relative stress-induced changes, enhancing generalization performance. To the end, the findings of this study aim to suggest a deep learning model for remote stress level recognition considering both neutral and stress state could support stress management systems in future study.
본문·목차
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