Classification of Physiology Indicators for the Automatic Detection of Potentially Hazardous Physiological States
المؤلفون المشاركون
Damousis, I. G.
Muzet, A.
Argyropoulos, S.
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In EU-funded project HUMABIO, physiological signals are used as biometrics for security purposes.
Data are collected via electrode sensors that are attached to the body of the subject and are obtrusive to some degree.
In order to maximize the obtained information and the benefits from the use of obtrusive, physiological sensors, the collected data are processed to also detect abnormal physiology states that may endanger the subjects and those around them during critical operations.
Three abnormal states are studied: drug and alcohol consumption and sleep deprivation.
For the classification of the physiology, four state-of-the-art techniques were compared, support vector machines, fuzzy expert systems, neural networks, and Gaussian mixture models.
The results reveal that there is significant potential on the automatic detection of potentially hazardous physiology states without the need for a human supervisor and that such a system could be included at installations such as nuclear factories to enhance safety by reducing the possibility of human operator related accidents.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Damousis, I. G.& Argyropoulos, S.& Muzet, A.. 2011. Classification of Physiology Indicators for the Automatic Detection of Potentially Hazardous Physiological States. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-448498
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Damousis, I. G.…[et al.]. Classification of Physiology Indicators for the Automatic Detection of Potentially Hazardous Physiological States. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2011 (2011), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-448498
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Damousis, I. G.& Argyropoulos, S.& Muzet, A.. Classification of Physiology Indicators for the Automatic Detection of Potentially Hazardous Physiological States. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-448498
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-448498
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر