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Sun, JjAutor o CoautorPortilla, JAutor o CoautorOtero, AAutor (correspondencia)

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19 de diciembre de 2024
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Artículo
Sí

A Deep Learning Approach for Fear Recognition on the Edge Based on Two-Dimensional Feature Maps

Publicado en: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 28 (7): 3973-3984 - 2024-07-01 28(7), DOI: 10.1109/JBHI.2024.3392373

Autores:

Sun, JJ; Portilla, J; Otero, A
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Ctr Elect Ind - Autor o Coautor

Resumen

Applying affective computing techniques to recognize fear and combining them with portable signal monitors makes it possible to create real-time detection systems that could act as bodyguards when users are in danger. With this aim, this paper presents a fear recognition method based on physiological signals obtained from wearable devices. The procedure involves creating two-dimensional feature maps from the raw signals, using data augmentation and feature selection algorithms, followed by deep learning-based classification models, taking inspiration from those used in image processing. This proposal has been validated with two different datasets, achieving, in WEMAC, WESAD 3-classes, and WESAD 2-classes, F1-score results of 78.13%, 88.07%, and 99.60%, respectively, and 79.90%, 89.12%, and 99.60% in accuracy. Furthermore, the paper demonstrates the feasibility of implementing the proposed method on the Coral Edge TPU device, prepared to make inferences on the edge.
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Palabras clave

Affective computingAnxiety disordersBiomarkersBiomedical monitoringDeep learningEdge computingEmotion recognitionFear recognitionFeature extractionFeature selectionPhysiological signalsPhysiologyReal-time systems

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 3/67, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Mathematical & Computational Biology. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 3
  • Scopus: 6
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 22 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/85842/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 179
  • Descargas: 37
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (SUN, JUNJIAO) y Último Autor (OTERO MARNOTES, JOSE ANDRES).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido OTERO MARNOTES, JOSE ANDRES.

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