Il progetto di ricerca prevede lo sviluppo di una piattaforma web-based per il monitoraggio del livello di stress di dipendenti in smart-working, al fine di consentire al management dell'organizzazione di attuare azioni di riduzione dello stress. L'idea progettuale applica tecnologie innovative, basate sull'analisi dell'espressione facciale, del tracciamento del capo, dello sguardo, e altre caratteristiche rilevabili da webcam, per analizzare il livello di stress in modo reattivo. Il progetto unisce le discipline di machine learning, informatica e organizzazione aziendale al fine di favorire lo smart-working riducendone gli effetti negativi. L'approccio metodologico adottato prevede l'analisi del volto e delle caratteristiche dell'utente intercettabili attraverso una webcam.

ITeBA - Innovazioni Tecnologiche per il Benessere Aziendale post COVID - FISR2020IP_02860

Cedrola E.;Giraldi L.;Zifaro M.
2020-01-01

Abstract

Il progetto di ricerca prevede lo sviluppo di una piattaforma web-based per il monitoraggio del livello di stress di dipendenti in smart-working, al fine di consentire al management dell'organizzazione di attuare azioni di riduzione dello stress. L'idea progettuale applica tecnologie innovative, basate sull'analisi dell'espressione facciale, del tracciamento del capo, dello sguardo, e altre caratteristiche rilevabili da webcam, per analizzare il livello di stress in modo reattivo. Il progetto unisce le discipline di machine learning, informatica e organizzazione aziendale al fine di favorire lo smart-working riducendone gli effetti negativi. L'approccio metodologico adottato prevede l'analisi del volto e delle caratteristiche dell'utente intercettabili attraverso una webcam.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Cedrola_2020.pdf

solo utenti autorizzati

Descrizione: progetto
Tipologia: Documento in post-print (versione successiva alla peer review e accettata per la pubblicazione)
Licenza: DRM non definito
Dimensione 85.73 kB
Formato Adobe PDF
85.73 kB Adobe PDF   Visualizza/Apri   Richiedi una copia

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11393/304889
 Attenzione

Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo

Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact