Résumé 252 :
Identification et caractérisation des états de stress par une segmentation probabiliste des signaux de l’activité électrodermale
Bahri, Houda ; Ghozi, Raja ; Malouche, Dhafer ; Hussein, Faten
Technologie de l'Information e
Ce travail a pour objectif d’identifier et de caractériser les niveaux de stress ressenti par une personne à partir du signal de son activité électrodermale. Les signaux traités sont celles d’une personne presbyacousique, enregistrés durant son parcours dans des zones urbaines anxiogènes. Pour ce faire et face à l’absence d’informations a priori sur le nombre de segments recherchés, une modélisation du signal par un mélange de gaussiennes a été effectuée via l’EM algorithme et le critère BIC. Une classe pouvant être mieux représentées par deux ou plusieurs composantes gaussiennes que par une seule, alors un assemblement hiérarchique des composantes gaussiennes obtenues a été effectué tout en se basant sur un critère d’entropie pour déterminer le nombre de segments optimal. Les segments obtenus sont, à la fois, cohésifs et bien séparés. Cette méthode de segmentation a permis de donner une lecture intuitive et synthétique des signaux de l’activité électrodermale.