Kiến trúc hệ thống:

  + Cảm biến môi trường: ánh sáng, nhiệt độ, độ ẩm, âm thanh, chuyển động

  + Bộ thu thập dữ liệu: gateway trung tâm kết nối các cảm biến

  + Bộ xử lý: phân tích dữ liệu, trích xuất đặc trưng, phân loại cảm xúc

  + Giao diện người dùng: hiển thị trạng thái cảm xúc, phản hồi tương tác

• Dữ liệu và đặc trưng:
•   + Dữ liệu cảm biến thu thập theo thời gian thực
•   + Trích xuất đặc trưng: trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, entropy, tần số
•   + Nhãn cảm xúc được gán qua khảo sát người dùng (self-report)
• Thuật toán phân loại:
•   + SVM: độ chính xác cao với dữ liệu tuyến tính
•   + Random Forest: xử lý tốt dữ liệu nhiễu, độ chính xác ổn định
•   + Mạng nơ-ron: học phi tuyến, phù hợp với dữ liệu đa chiều
• Kết quả thử nghiệm:
•   + Độ chính xác phân loại cảm xúc: 87.2% với Random Forest, 84.5% với SVM, 89.1% với mạng nơ-ron
•   + Cảm xúc dễ nhận diện: vui vẻ, tức giận
•   + Cảm xúc khó phân biệt: lo lắng và buồn bã (do đặc trưng môi trường tương đồng)
• Ứng dụng tiềm năng:
•   + Chăm sóc sức khỏe tinh thần tại nhà
•   + Tối ưu hóa môi trường sống theo trạng thái cảm xúc
•   + Tăng cường tương tác người–máy trong hệ thống AAL
•   + Hỗ trợ người cao tuổi và người khuyết tật trong giám sát cảm xúc