Multimodal detection of stress : evaluation of the impact of several assessment strategies

par Jonathan Aigrain

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Séverine Dubuisson.

Soutenue le 05-12-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (laboratoire) .

Le président du jury était Catherine Pelachaud.

Le jury était composé de Lionel Prevost, Dominique Vaufreydaz, Marcin Detyniecki, Mohamed Chetouani.

Les rapporteurs étaient Alessandro, PhD Vinciarelli, Jean-Claude Martin.

  • Titre traduit

    Détection multimodale du stress : évaluation de l'impact de plusieurs stratégies de mesure


  • Résumé

    Il est maintenant largement accepté que le stress joue un rôle important dans les sociétés modernes. Le stress impacte en effet le corps et l'esprit à différents niveaux. De plus, le lien entre stress et maladie a été observé dans plusieurs études. Cependant, il n'y a pas encore de définition consensuelle du stress, et par conséquent il n'y a pas de manière consensuelle de le mesurer. Ainsi, bien que la qualité de la mesure joue un rôle majeur dans la réalisation de solutions robustes de détection du stress, les chercheurs doivent choisir une stratégie de mesure parmi un grand nombre de possibilités. Cette hétérogénéité impacte la validité des comparaisons faites entre les différentes solutions. Dans cette thèse, nous évaluons l'impact de plusieurs stratégies de mesure pour la détection du stress. Dans un premier temps, nous résumons comment différents domaines de recherche définissent et mesurent le stress. Nous décrivons ensuite comment nous avons collecté des données de sujets en situation stressante ainsi que plusieurs mesures du stress. Nous étudions également les liens entre ces différentes mesures. Par la suite, nous présentons les descripteurs comportementaux et physiologiques que nous avons extraits pour nos expériences. Enfin, nous présentons les résultats obtenus concernant l'impact des stratégies de mesure sur 1) la normalisation de données, 2) la performance des descripteurs pour la classification et 3) sur la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique. De manière générale, nous défendons l'idée qu'il faut adopter une approche globale pour concevoir une solution de détection du stress.


  • Résumé

    It is now widely accepted that stress plays an important role in modern societies. It impacts the body and the mind at several levels and the association between stress and disease has been observed in several studies. However, there is no consensual definition of stress yet, and therefore there is no consensual way of assessing it either. Thus, although the quality of assessment is a key factor to build robust stress detection solutions, researchers have to choose among a wide variety of assessment strategies. This heterogeneity impacts the validity of comparing solutions among them. In this thesis, we evaluate the impact of several assessment strategies for stress detection. We first review how different fields of research define and assess stress. Then, we describe how we collected stress data along with multiple assessments. We also study the association between these assessments. We present the behavioural and physiological features that we extracted for our experiments. Finally, we present the results we obtained regarding the impact of assessment strategies on 1) data normalization, 2) feature classification performance and 3) on the design of machine learning algorithms. Overall, we argue that one has to take a global and comprehensive approach to design stress detection solutions.


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