澳大利亚国立大学 发布 EmotiBit生理信号数据集 数据集, 应用在 生理信号、机器学习 领域

澳大利亚国立大学 本次发布的数据集 EmotiBit生理信号数据集, 该数据集由28名参与者完成24个陈述评估任务，共672个试验组成。每个试验都记录了参与者的皮肤电导(EDA)和周围血流(PPG)信号，并标注了参与者是否相信陈述以及他们是否之前见过这个陈述。该数据集为研究对虚假信息的生理反应提供了一个新的资源，并使用机器学习模型分析了这些生理模式。结果表明，皮肤电导(EDA)在预测准确率方面优于PPG。这些发现表明，可穿戴传感器作为一种最小的侵入性工具，在检测信念和先前接触方面具有潜力，为实时虚假信息检测和自适应、用户感知系统提供了新的方向。

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