I n t e r n at ion al   Jou r n a l   of   I n f o r m at ics   an d   Com m u n icat ion   T e c h n ol ogy  ( I J - I CT )   Vo l .   15 ,   N o .   2 ,  J un e   20 26 ,   pp.   869 ~ 879   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 15 i 2 . pp 86 9 - 879             869       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   R e al - t im e  e m ot io n  p r e d ic t io n   sy st e m   u si n g  b ig   d at a an al y t ic s       M an p r e e t   K au r   Dhal iwa l ,   Rohi n i  S h ar m a ,   Raj b in d e r   K au r   D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd A ppl i c a ti o ns , P a nj a b U ni ve r s it y ,  C ha ndi ga r h , I ndi a         Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  Oc t   16,   2024   R e vi s e d  No v   12,   2025   A c c e pt e d  De c   14,   2025       E mo t i o n s   ar e  an   i n s e p arab l e   p art   o f   h u m an   e x i s t e n ce.   E mo t i o n s   h av e  a  b i g   i m p ac t   o n   t h e  s u cce s s   an d   fa i l u r e   o f  t h e  h u m an   race.   C o m p reh e n d i n g   h u m an   em o t i o n s   co u l d   p ro v e  b en e fi ci al   i n   c r e at i n g   i m p ro v ed   s y s t em s   f o r  ed u c at i o n ,   s e cu ri t y ,   m ar k e t   s al e s ,   p ro d u c t i o n ,   h e a l t h c ar e  an d   o t h e r   ar e as .   B i g   d at a   an al y t i c s   ap p l i ed   t o   s t re a m l i n ed   r e a l   t i me  em o t i o n   s en s o r’s   d at a  c an   g i v e  n ew   i n s i g h t s   t o   an t i ci p at e   s t re s s   b e fo r e   i t   ari s e s   a n d   h e l p   i n   m a k i n g   s i g n i fi c an t   c h o i ce s   t h at   i m p ro v e  p eo p l e 's   q u al i t y   o f   l i fe.   T h i s   w o r k   p ro p o s e s   a  framew o rk   fo r  b i g   d at a  m a n ag emen t   an d   an a l y s i s   o f  G SR  s e n s o r’s   d at a  i n   re al - t i me  f o r  p r e d i c t i n g   emo t i o n s   i n   h u m an   p art i ci p an t s .   Su p e rv i s ed   l e arn i n g   t e ch n i q u e s ,   en s em b l e   b o o s t e d   t ree ,   n eu ral   n e t w o rk ,   N aï v e   Ba y e s ,   s u p p o rt   v ec t o r  m a ch i n e ,   d eci s i o n   t ree ,   K - n e ar e s t   n ei g h b o r,   an d   q u ad rat i c  d i s c r i m i n an t   a n al y s i s   are   ap p l i ed   t o   t h e   co l l ec t ed   d at a.   T w o   d i s t i n c t   c r i t e r i a   h av e  b een   u t i l i z e d   fo r   t e s t i n g   o n   re a l - t i me  d at a  o n e  i s   t rai n e d   o n   al l   p art i c i p an t   d at a,   re s u l t i n g   i n   a  g en e ral i zed   s y s t em ,   w h i l e   t h e   o t h e r  i s   t rai n ed   o n   p art i c i p an t - s p e ci fi c  d at a,   r e s u l t i n g   i n   a  p e rs o n al i z e d   s y s t em .   H e n ce,   t h e  p e rs o n al i z e d   s y s t em   a ch i ev e s   an   accu ra c y   o f  u p   t o   8 0 . 6 4 %   ac ro s s   al l   cl as s e s   an d   1 0 0 %   fo r  b i n ar y   c l as s e s   as   c o m p ar e   t o   g e n e ra l i ze d   s y s t em   a c h i e v e s   7 8 . 1 2 %   acc u ra cy .   I t   i s   co n cl u d e d   t h at   fo r  t h e   p u rp o s e   o f  p re d i c t i n g   em o t i o n s ,   t h e   p e rs o n a l i z ed   m o d e l   p e rf o r m s   b e t t e r  t h an   t h e   g en e ral i ze d   m o d e l .   K e y w o r d s :   B i g  da t a   C l o ud   GSR   Out l i e r s   R e a l - t i m e   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   R o hi ni   S ha r m a   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  A pp li c a t i o n s ,   P a nj a b   U ni ve r s i t y   C ha n d i g a r h ,   I n d i a   E m a i l :  r o hi ni @pu. a c . i n       1.   I NT RODU C T I ON   T h e   h e a l t h c a r e   i n du s t r y   us e s   a   w i de   r a n ge   o f   t e c hn o l o g i e s ,   i n c l ud i ng  bi g  da t a ,   c l o ud  c o m put i n g,   m a c hi ne   l e a r ni ng,   a r t i f i c i a l   i n t e ll i ge n c e ,   a n d  t h e   i n t e r n e t   o f   t hi n gs   ( I o T )   f o r   r e m o t e   h e a l t h   m o ni t o r i n g,   e p i de mi c   de t e c t i o n ,   a n d  f o r e c a s t i n g,   a m o n g  ot h e r   a ppl i c a t i o n s .   A c c o r d i n g  to  pr o j e c t i o n s ,   t h e   v a l u e   o f   t h e   wo r l dw i de   h e a l t hc a r e   a r t i f i c i a l   i n t e ll i g e n c e   i n du s t r y   i s   e x p e c t e d  to   r e a c h   a l m o s t   188   bi ll i o n   do l l a r s   by   2030,   gr o wi n g  a t   a   c o m po un d  a nn ua l   gr o wt h   r a t e   o f   37%   b e t we e n   2022  a n d  2030   [ 1] .  A c c o r di n g  t o   a   f o r e c a s t   b y   t h e   i n t e r n a t i o n a l   da t a   c o r p or a t i o n   ( I DC ) ,   t h e r e   w i ll   b e   41. 6  bil li o n   I o T   de vi c e s   by   2025,   w i t h   a   da t a   ge n e r a t i o n   c a pa c i t y   o f   79. 4  z e tt a by t e s   ( Z B )   [ 2 ] .   T h e   I oT   wi ll   pr o duc e   b r o n to by t e - s i z e d  da t a   i n   t h e   f ut ur e   [ 3] .  S c a l a bl e   d i ve r s e   da t a   t h a t  e x pa n d s   e x po n e n t i a ll y  i s   r e f e r r e d  to  a s   " bi g  da t a " .   T h e   de f i n i t i o n   o f   bi g  da t a   c o m pr i s e s   s i x   t e r m s :  Vo l u m e ,   whi c h   de n o t e s   t h e   m a s s i ve   qua n t i t y   o f   da t a   ge n e r a t e d  or   ga t h e r e d;   Ve l o c i t y ,   whi c h   de s c r i be s   t h e   s pe e d  a t  whi c h   t h e   da t a   i s   ga t h e r e d  a n d  c o n t i n uo us l y   upda t e d  i n   r e a l - t i m e ;   Va r i e t y ,   whi c h   de s c r i b e s   t h e   v a r i e t y   o f   s o ur c e s   f r o m   whi c h   t h e   da t a   i s   o b t a i n e d,   s uc h   a s   s t r uc t ur e d ,   un s t r uc t ur e d ,   or   da t a   a c qui r e d  f r o m   s e n s o r s ;   Va r i a bi li t y ,   whi c h   de s c r i be s   t h e   v a r i a bl e   n a t ur e   o f   t h e   da t a ,   Ve r a c i t y   t h a t   i nv o l ve s   t h e   e r r o r s   a n d  n o i s e   i n   t h e   d a t a ;   a n d  V a l ue ,   w hi c h   de s c r i b e s   t h e   us e f u l ne s s   o f   t h e   da t a   f o r   a ny   a pp l i c a t i o n   t h a t   m a ke s   us e   o f   t h e   c o n c e pt   o f   bi g  d a t a .   B i g  da t a   pr o vi de s   n u m e r o us   o pp o r t uni t i e s   i n   t h e   f i e l d s   o f   he a l t h   i nf o r m a t i c s ,   m e d i c a l   i n f o r m a t i c s ,   bi o i n f o r m a t i c s ,   o r   c l i n i c a l   i nf o r m a t i c s   f o r   r e s e a r c h e r s   b ut   t h e r e   a r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   2 ,  J un e   20 26 :  869 - 879   870   s e v e r a l   c h a ll e n ge s   t o   da t a   m a na ge m e n t   l i k e   c l e a ni ng,   n o i s e ,   b a l a nc i ng,   pr i v a c y ,   a n d  a n a ly s i s   [ 4] .   B i g  da t a ,   f r o m   t h e   pe r s pe c t i ve   o f   m a ny ,   s t i l l   r e f e r s   t o   a   hi g h   v o l u m e   o f   d a t a   [ 5]   b u t   i t   i s   n o t   a b o u t   o nl y   qua n t i t y   v a r i e t y ,   s pe e d,   a n d  v a l ue   a r e   a l s o   i m po r t a n t   f a c t o r s   t h a t   c o n t r i b ut e   to   B i g  da t a .   Our   s t udy   f o c us e s   o n   t h e   v a r i e t y ,   v e l o c i t y ,   v a l ue ,   a n d  v e r a c i t y   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   bi g  da t a .   R e a l - t i m e   da t a   c o l l e c t i o n   a n d  pr o c e s s i ng  i s   e s s e n t i a l   i n  t o da y ’ s   wo r l d  b e c a u s e   de l a y e d  i nf o r m a t i o n  m a y   l e a d  t o   l o s s   o f   li ve s .   T h e   c o nj u n c t i o n   o f   c lo ud  a n d  bi g  da t a   t e c h ni que s   a r e   us e f u l   i n  r e a l - t i m e   da t a   s to r a ge ,   a n a ly s i s ,   a n d  c o n t i n uo us   m o ni t o r i n g  o f   h e a l t h   pa r a m e t e r s .   Va r i o us   f r a m e wo r ks   h a v e   b e e n   s ugge s t e d  i n   li t e r a t ur e   b a s e d  o n   I o T - c l o ud  s y s t e m s ,   Dha l iwa l   e t  al.   [ 6] ,   p r o p o s e d  a   f i ve - l a y e r e d  hy br i d  a r c hi t e c t ur e   us i n g  c l o ud  a n d  we a r a bl e   s e ns o r s .   S e n s o r   da t a   i s   u s e d  f o r   r e a l - t i m e   a n a ly s i s ,   pr e d i c t i o n ,   a n d  s e n d i ng  a l e r t s   t o  c a r e t a ke r s   i f   a n   e m e r ge n c y   a r i s e s .   S a r e e n   e t  al.   [ 7] ,   s ugge s t e d   a   wi r e l e s s   b o d y   a r e a   n e t wo r k   a n d  R F I D - b a s e d  a r c hi t e c t ur e   f o r   r e a l - t i m e   r e m o t e   pa t i e n t   m o ni t o r i ng  vi a   c l o ud  c o m put i n g  t o  i de n t i f y   a n d  t r a c k  E b o l a   pa t i e n t s .   Otoo m   e t  al.   [ 8] ,   p r o p o s e d  a n   a r c hi t e c t ur e   b a s e d  o n   t h e   I n t e r n e t   o f   T hi ngs   a n d  t h e   c l o ud  t h a t   w o ul d  ga t h e r   s y m pt o m s   i n   r e a l - t i m e   f r o m   we a r a bl e   t e c h n o l o g y   a n d  a pp l y   a   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm   t o  f o r e c a s t   a n d  t r a c k  C OV I D - 19  i n s t a n c e s .   He a l t h c a r e   pr o f e s s io n a l s   ut i li z e   t h e s e   a n t i c i pa t e d  da t a   to   r e a c t   to  pa t i e n t s   pr o m pt l y .   I n   a   s i mi l a r   v e i n ,   [ 9] - [ 14]   s ugge s t e d  s e ns o r - c l o ud - b a s e d  s y s t e m s   f o r   i ll ne s s   pr e d i c t i o n   a n d   a l e r t i n g   c a r e g i v e r s .   I n   t h e   li t e r a t ur e ,   t h e   pr o p o s e d  f r a m e w o r ks   l a c k  r e a l - t i m e   a n a ly s i s   o f   r e a l   da t a   a n d  c l o ud   s to r a ge .   R e a l - t i m e   s e n s o r   da t a   a n a ly s i s   c a n   i m pr o v e   t h e   qua l i t y   o f   i nf o r m a t i o n ,   a n d  a n t i c i p a t e   e m e r ge n c i e s   l ike  h e a r t  a tt a c ks ,   c a r di o v a s c u l a r   d i s e a s e ,   e pi d e m i c s ,   a n d  t r a c k  i nf e c t e d  pa t i e n t s .   I n   t hi s   pa pe r ,   a   f r a m e wo r k  h a s   b e e n  pr o p o s e d  a n d  a   pr oo f   o f   c o n c e pt   h a s   b e e n   pr e s e n t e d  b a s e d  o n   bi g  da t a   a n a l y t i c s   a n d  m a n a ge m e n t   s pe c i f i c a ll y   to  h a n d l e   we a r a bl e   s e n s o r   da t a   i n   r e a l - t i m e   s c e n a r i o s .   E x pe r i m e n t s   h a v e   b e e n   pe r f o r m e d  to  i de n t i f y   t h e   pr e d i c t i v e   m o de l s   t h a t   a r e   m o s t  a c c ur a t e   a t  pr e d i c t i n g  t h e   c o n d i t i o n .   T h e   pr o j e c t e d  o u t c o m e s   un de r go   s c r ut i ny ,   a s s e s s m e n t ,   a n d  i ll us t r a t i o n .   T h e   m a j o r   c o n t r i b ut i o n   o f   t hi s   a r t i c l e   i s   a s   f o l l o ws :     A   f r a m e wo r k  i s   pr o po s e d  f o r   bi g  da t a   m a n a ge m e nt   a n d  a n a ly s i s   s pe c i f i c a ll y   t o   h a n d l e   we a r a bl e   s e n s o r ’ s   da t a   i n   r e a l - t i m e   s c e n a r i o s .       T h e   ut i li z a t i o n   o f   o pe n   s o ur c e   I o T   pl a t f o r m   t oo l   i . e .   T hi ngS pe a k  f o r   da t a   s to r a ge ,   p r o c e s s i ng,   a n d   a n a ly s i s .   T hi n gS pe a k  c l o ud  e n s ur e s   bi g  s to r a ge   c a pa c i t y ,   s e c ur i t y ,   a n d  r e a l - t i m e   a n a ly s i s   o f   da t a   u s i n g   t h e   M A T L AB   too l .     R e a l - t i m e   de s c r i pt i v e   a n a ly s i s   o n   t h e   bi g  s e ns o r s   d a t a   f o r   de t e c t i n g  o u t l i e r s .     M u l t i c l a s s if i c a t i o n   o f   e m o t i o n s   i . e .   s a d,   s c a r y ,   h a pp y ,   h o l d,   de e p  b r e a t h ,   a n d  n o r m a l   o n   GSR   da t a   a n d   B i n a r y   c l a s s i f i c a t i o n   i s   pe r f o r m e d  to   c l a s s if y   e m o t i o n s   by   s e l e c t i n g  t h e   d i f f e r e n t   s ubj e c t s   r a n do m ly .     P r e d i c t i v e   a na l y s i s   i s   pe r f o r m e d  o n   r e a l - t i m e   da t a   f o r   e m o t i o n   pr e d i c t i o n   o f   t h e   s u bj e c t .   I n   t h e   r e s t   o f   t h e   pa pe r ,   r e l a t e d  s t udi e s   a n d  m o ti va t i o n   a r e   d i s c us s e d  i n  s e c t i o n   2.   I n   s e c t i o n   3,   m e t h o do l o g y ,   a n d  i n   s e c t i o n   4  e x pe r i m e n t a l   r e s u l t s   a n d  d i s c u s s i o n   a r e   gi v e n .   S e c t i o n   5  c o v e r s   t h e   c o n c l u s i o n  a n d  f ut ur e   di r e c t i o ns .       2.   RE L AT E D  S T UD I E S   Ay a t a   e t  al .   [ 15]   us e d  t i m e   do m a i n ,   wa v e l e t ,   a n d  e m p i r i c a l   m o de   de c o m po s i t i o n   a s pe c t s   o f   GSR   s i g na l s   t o   i de n t i f y   e m o t i o n s .   Us i ng  K - n e a r e s t   n e ighb o r   ( K NN ) ,   de c i s i o n   t r e e   ( DT ) ,   r a n do m   f o r e s t   ( R F ) ,   a nd   s uppo r t  v e c to r   m a c hi ne   ( S VM )   a l go r i t hm s   e m o t i o n s   a r e   c l a s s i f i e d.   T h e   a c c ur a c y   r a t e s   f o r   a r ous a l   a n d   v a l e n c e   we r e   81. 81%   a n d  89. 29% ,   r e s pe c t i v e ly   us i n g  t h e   R F   c l a s s i f i e r .   S a n t a m a r i a - Gr a n a do s   e t  al.   [ 16]   pr o p o s e d  a   m e t h o d  to  c l a s s if y   e m o t i o n s   o n   t h e   A M I GO S   da t a s e t .   I n   t hi s   s t ud y ,   40   pa r t i c i pa n t s   a r e   c o n s i d e r e d   a n d  E C G,   GSR   f e a t ur e s   a r e   us e d.   De e p  c o n v o l ut i o n a l   ne t wor ks   a c hi e ve d  71%   a n d  75%   a c c ur a c y   f o r   a r o us a l   a n d  v a l e n c e   c l a s s e s .   K o m ur o   e t  al .   [ 17]   pr o p o s e d  a   s y s t e m   t o  r e c o gni z e   i nd i v i dua l   e m o t i o n s   us i ng   e nvi r o nm e n t a l ,   s k i n   t e m p e r a t ur e   a n d  pu l s e   s e ns o r s .   T h r e e   m a c hi ne   l e a r ni n g  ( M L )   m o de l s   S VM ,   KN N,   a n d   RF   a r e   us e d  w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   74. 7% ,   82 . 1% ,   a n d  86. 7%   r e s pe c t i ve l y .   S e n   a n d  P a l   [ 18]   c o n duc t e d  a   s t udy   us i n g  E M G  a n d  GSR   s e n s o r s   f o r   pa i n   a s s e s s m e n t   o n   t h e   B i o V i d  da t a b a s e .   T h r e e   M L   t e c hni qu e s   D T ,   l i ne a r   s uppo r t   v e c to r   m a c hi ne   ( L S VM ) ,   a n d  l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   ( L R )   a r e   i m p l e m e n t e d  to  e s t i m a t e   t h e   l e v e l  o f   pa i n .   L R   a c hi e v e d  80%   a c c ur a c y   w hil e   L S VM   a n d  DT   a c hi e ve d  73. 8%   a n d  76. 2%   r e s pe c t i v e ly .   C h ue h   e t   al.   [ 19]   a n a ly z e d  t h e   da t a   r e l a t e d  to   E C G,   s ki n   t e m p e r a t ur e   v a r i a t i o n   ( S K T ) ,   a n d  GSR   u s i ng  M A NO V A   a n d   s i x   M L   m e t h o ds   K NN ,   B a y e s i a n   n e t wo r k   l e a r ni ng,   S VM ,   l o g i s t i c   m o de l ,   DT   o f   C 4. 5,   a n d  Na i ve   B a y e s i a n  c l a s s if i c a t i o n   a r e   us e d  t o  pr e di c t   e m o t i o n s .   L o g i s t i c   m o de l   a c hi e v e d  74. 76%   a c c ur a c y .   F o r   a u to m a t i c   e m o t i o n  r e c o gni t i o n   Kim   a n d  An dr ´   [ 20]   c o n s i de r e d  phy s io l o g i c a l   f e a t ur e s   i . e . ,   E C G,   E M G,   S ki n   c o n duc t a n c e ,   a nd   r e s p i r a t i o n .   Af t e r   t h e   e x t r a c t i o n   o f   f e a t ur e s   us i n g  p s e udo i nv e r s e   L D A   ( pL D A ) ,   a n   e m o t i o n - s pe c i f i c   m u l t i l e ve l   d i c h o to m o us   c l a s s i f i c a t i o n   ( E M DC )   s c he m e   i s   us e d  to  c l a s s if y   f o ur   m us i c a l   e m o t i o n s .   T h e   E M DC   s c h e m e   a c hi e v e d  70%   a c c ur a c y   f o r   a l l   s u bj e c t s .   S o l e ym a ni   e t  al.   [ 21]   us e d  t h e   A NO V A   t e s t   to  a n a ly z e   t h e   e m o t i o n s   dur i n g  m o vi e   s c e ne s   us i ng  phy s i o l o g i c a l   s i g n a l s   c a pt ur e d  f r o m   E C G,   E M G,   t e m pe r a t ur e ,   r e s p i r a t i o n   a n d  GSR .   T h e   a ut h o r   c o n c l ude d  t h a t   M A NO V A   a n d  l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   s i g nif i c a n t l y   im pr o v e   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       R e al - ti me   e motion   pr e diction  s y s tem   us ing  big  dat a  analytics   ( M anpr e e t  K aur   Dhali w al )   871   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   s y s t e m .   F o r   t h e   s a f e t y   o f   wom e n   a n d  c hil dr e n   Ali s ha   e t  al.   [ 22] ,   pr o p o s e d  a n   I oT - b a s e d   we a r a bl e   de vi c e   us i ng  L M 35,   E DA ,   a n d  a   3 - a x i s   a c c e l e r o m e t e r .   T h e   da t a   i s   c o l l e c t e d  f r o m   50  s ubj e c t s   r e pr e s e n t i n g  t w o   c l a s s e s   ‘ s t r e s s e d ’   a n d  ‘ r e l a x e d ’ .   T hi n gS pe a k  c l o ud  r e c e i ve s   a n d  m o ni t o r s   t h e   s e ns o r s '   da t a   c o n t i n uo us l y .   I f   s u bj e c t s   a r e   s tr e s s e d,   a c t i vi t y   i s   r e c o gni z e d  a n d  a n   a l e r t   i s   s e n t   to  t h e   c a r e t a ke r   i n   r e a l - t i m e .   M L   i s   a pp l i e d  o nly   t o   a c t i vi t y   da t a   b ut   a c t i vi t i e s   a r e   o nl y   r e c o gni z e d  w h e n   a   pe r s o n   i s   s t r e s s e d.   M oh a m a d  e t   al.   [ 23]   p r o p o s e d  a n   I o T - c l o ud - b a s e d  s y s t e m   t h a t  e m p l o y e d  p r i n c i pa l   c o m po n e n t   a n a l y s i s   ( P C A )   a l go r i t hm  f o r   c l a s s i f yi ng  h e a r t  s i g n a l s   r e c e i ve d  f r o m   s e n s o r s .   T h o m a s   e t  al.   [ 24]   us e d  L M 35  s e n s o r   to  m o ni t o r   t h e   t e m pe r a t ur e   o f   t h e   b o d y   c o nn e c t i n g  t o  t h e   A r du in o   b o a r d.   S a h a   e t  al.   [ 25 ]   de s i g ne d  a   pr otot y pe   us i n g  a   DS18B 20  t e m pe r a t ur e   s e n s o r   t h a t  i s   c o n n e c t e d  to  a   b o a r d   us i n g  Z i g b e e   t e c h n o l o g y   to   p r o vi de   vi t a l   he a l t h   i n f o r m a t i o n   to  t h e   pe r s o n   i n   r e a l - t i m e   a f t e r   a n a l yz i n g  t h e   da t a .   T h e   r e s ul t s   o b t a i n e d  f r o m   t h e   pr otot y pe   a r e   s a t i s f a c t or y   a s   t h e   r e s e a r c h e r   v a li da t e d  i t   us i n g  t he   t r a di t i o n a l   t he r m o m e t e r   to   c o m pa r e   t h e   r e s u l t s .   An a n d h  a n d  I n d i r a ni   [ 26]   us e d  L M 35  a n d  A d8232  s e ns o r s   to   c o l l e c t   t h e   da t a ,   c o l l e c t e d  s i g n a l s   a r e   t h e n   t r a n s f e r r e d  to  t h e   T hi n gS pe a k  c l o ud  us i ng  a n   E S P 8266  W i - F i   m o du l e .   R a hi m o o n   e t  al.   [ 27]   us e d  2  t e m pe r a t ur e   s e ns o r s   ( L M 35  a n d  M L X - 90614)   f o r   c o n t i n uo us   m o ni t o r i n g  o f   b o d y   t e m p e r a t ur e   i n   r e a l   l if e .   Nduka   e t  al.   [ 28]   de s i g n e d  a   s y s t e m   f o r   m o ni t o r i n g  vi t a l   s i g n s   o f   t h e   h u m a n   b o d y   i n  r e a l - t i m e .   T h e   t e m pe r a t ur e ,   He a r t  r a t e ,   a n d   r e s p i r a t i o n   o f   a   pe r s o n   a r e   d i s p l a y e d  o n   t h e   us e r ’ s   a s   we l l   a s   t h e   p hy s i c i a n's   s y s t e m   t o   pr o vi de   e mer ge n c y  t r e a t m e n t .   T h e   t e m pe r a t ur e   r e c e i v e d  f r o m   t h e   s e ns o r   i s   a l s o   c o m pa r e d  w i t h   t h e   t e m pe r a t ur e   r e a di ngs   t a ke n   f r o m   O m r o n   d i g i t a l   t e m pe r a t ur e .   T h e   r e s u l t s   pr o v e   t h a t  t h e   pr o p o s e d  s y s t e m   pr o vi d e s   t h e   r e a d i ngs   a c c ur a t e l y .   As   t h e   L M 35  s e n s o r   h a s   b e e n   u s e d  s uc c e s s f u ll y .   T hi s   s e n s o r   i s   us e d  i n   t hi s   s t ud y   t oo   f o r   r e a l - t i m e   a na l y s i s   o n  t h e   c l o ud.   I n   t hi s   s t ud y ,   J a m e il   a n d  Al - R a we s hi d y   [ 29]   e m p l o y e d  a   s t a t e - of - t h e - a r t  t e c h n o l o g y   c a ll e d  a   d i g i t a l  t wi n   to  tr a c k  a n d  i de n t i f y   a   pe r s o n 's   di a b e t i c   s t a tus   t h r o ugh   c l o ud  c o m put i n g.   A dd i t i o na l ly ,   i t   i n c o r p or a t e s   a n o m a ly   d e t e c t i o n   a n d  s e c ur e   da t a   tr a n s f e r   t e c hniques .   Us i n g  a n   E S P 8266  m o du l e   l i nke d  to  M A X3 0102  a n d  M L X90614  s e ns o r s ,   b o dy   t e m pe r a t ur e   ( B T ) ,   S P O 2,   a n d  HR   f e a t ur e   da t a   we r e   s e n t   to  t h e   c l o ud.   Ov e r a l l ,   t he   s t udy 's   a c c ur a c y   wa s   98. 9% ,   i t s   r e a l - t i m e   a c c ur a c y   w a s   95. 4% ,   a n d  i t s   F 1  s c o r e   o n   r e a l - t i m e   a n a ly s i s   wa s   98. 4% .   P a pr i   e t  al.   [ 30]   c r e a t e d   a   n o n - i nv a s iv e   d i a b e t e s   de t e c t i o n   s y s t e m   us i ng  AW S   f o r   r e a l - t i m e   ph o to pl e t hy s m o gr a p hy   ( P P G)   s i g n a l   da t a   a n a ly s i s .   T h e   XG b o o s t  m o de l   a n a ly z e s   P P G  s i g na l s   o n   th e   AW S   c l o ud  pl a t f o r m   to   f o r e c a s t  di a b e t e s   i l l ne s s   i n   r e a l   t i m e .   He r e ,   M L   m o de l s   we r e   t r a i n e d  i n   P y t h o n   us i n g  t wo  d i s t i n c t   da t a s e t s ,   M a z a n da r a n   a n d  P P G - B P .   T h e   m o de l s   we r e   t h e n   de p l o y e d  i n   t h e   c l o ud  f o r   t h e   bi n a r y   c l a s s if i c a t i o n   o f   d i a be t i c   o r   n o n - d i a b e t i c   c l a s s e s ,   a n d  a   w e b   a pp li c a t i o n   wa s   c r e a t e d  us i n g  t h e   F l a s k  A P I   to   s h o w  a   pe r s o n ' s   d i a be t i c   c o n d i t i o n .   B y   us i n g  XG boo s t ,   87. 88 %   a c c ur a c y   a n d  93. 75%   r e c a l l   we r e   a tt a i n e d  o n   t h e   P P G - B P   da t a s e t   a n d  90%   a c c ur a c y   a n d  75%   r e c a l l   we r e   a tt a i ne d  o n   t h e   M a z a n da r a n   da t a s e t .   A   r e a l - t i m e   c l o ud - b a s e d  m e t h o d  f o r   di a g n o s i ng  a th e r o s c l e r o s i s   wa s   c r e a t e d  by   t h e   B a b u  e t  al.   [ 31 ] .  K NN   a n d  K - m e a ns   c l u s t e r i n g  ( K M C )   we r e   us e d  to   tr a i n   t h e   s ugge s t e d  s y s t e m   a f t e r   t h e   da t a s e t  f r o m   300  pa t i e n t s   wa s   ga t h e r e d  us i n g  a n   An dr o i d  a pp li c a t i o n .   He r e ,   K NN   pe r f o r m s   b e t t e r   t h a n   K M C ,   wi t h   91%   s pe c i f i c i t y   a n d  87%   a c c ur a c y .   T hi s   pr o p o s e d  s y s t e m   c o n t i n uo us l y   ga t he r s   h e a l t h   da t a   us i n g  c l o ud  c om put i n g  t e c h n o l o g i e s   a n d  No S QL   da t a b a s e s .   I n   t h e   a pp  s tep,   s ubj e c t s   c a n   ut i l i z e   t h e   m o bil e   a pp  to  vi e w  t h e i r   us a ge   r e por t s .   Ha m z e h e i   e t  al.   [ 32]   s t udy ' s   m a i n   t o pi c s   i nc l ude   M L   t e c hni que s   a n d  P a r k i ns o n's   d i s e a s e .   M oto r   i s   t h e   m o s t   s i g nif i c a n t   pr e d i c t or   o f   t h e   t ot a l   u nif i e d  P a r k i n s o n' s   d i s e a s e   R a t i n g  S c a l e ,   a c c o r di n g  t o   t h e   a n a ly s i s ,   i nd i c a t i n g  t h e   i m po r t a n c e   o f   m o v e m e n t - r e l a t e d  s y m pt o m s   i n   t h e   a s s e s s m e n t   o f   P a r k i n s o n's   d i s e a s e .   T h e   s t ud y   us e d  a   da t a s e t   o n   P a r ki ns o n' s   d i s e a s e   f r o m   t h e   U C   I r vi n e   M L   r e po s i t or y ,   w hi c h   wa s   c ur a t e d  by   U ni v e r s i t y   o f   Oxf o r d  a c a de m i c s ,   a n d  a pp li e d  M L   t e c hni que s   to  i t .   T h e   o p t i m u m   c o e f f i c i e n t   o f   de t e r m i na t i o n   wa s   f o un d   us i n g  t h e   A da m   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm ,   w hi c h   wa s   o n e   o f   f o ur   l i ne a r   r e gr e s s i o n   t e c hni que s   us e d:  l e a s t   l i ne a r   r e gr e s s i o n ,   c o nj uga t e   gr a d i e n t ,   r i dge   r e gr e s s i o n ,   a n d  A da m   o pt i m i z a t i o n .   T h e   c l o ud - b a s e d  P y t ho n   c o de   e x e c ut i o n   t oo l   i s   Go o gl e   C o l a b .   W a n g  e t  al.   [ 33]   s ugge s t   a   He a l t hA I o T   f r a m e wo r k  t h a t   us e s   pr o v e n   M L   a l go r i t hm s ,   s u c h   a s   r a n do m   f o r e s t   a n d  l o g i s t i c   r e gr e s s i o n ,   to   de t e c t   di a b e t e s .   T h e   C D C ' s   D i a b e t e s   He a l t h   I n d i c a t o r s   Da t a s e t   i s   us e d  i n   t h e   s t udy .   T h e r e   a r e   253, 680  pa r t i c i pa n t   r e c o r ds   i n  t h e   da t a s e t.   P r e di c t i ve   a na l y s i s   a n d  o n go i n g  he a l t h c a r e   m o ni t o r i n g  a r e   s uppo r t e d  by   a d va n c e d  M L   a l go r i thm s .   On   t e s t   da t a ,   t h e   di a b e t e s   pr e di c t i o n   m o de l 's   o v e r a ll   a c c ur a c y   i s   78. 30% .   I t  de p l o y s   a s s e s s m e n t s   us i n g  C l o udA I B u s   o n   t h e   Goo gl e   C l o ud  P l a t f o r m .   An   A I - ba s e d   t e s t b e d  c a ll e d  C l o ud A I B u s   wa s   c r e a t e d  to   e n ha n c e   r e s o ur c e   di s t r i b ut i o n   i n  c l o u d  s e tt i n g s .   I n   t e r m s   o f   e x e c ut i o n   t i m e   a n d  l a t e nc y ,   i t   pe r f o r m s   be tt e r   t h a n   F e dS D M   a n d  He a l t hF o g.   C o m pa r e d  to   He a l t hF o g,   t h e   f r a m e wo r k  us e s   20. 11%   l e s s   po we r .   S wa i n   e t  al.   [ 34]   s ugge s t e d  u t i l i z i ng  c l o ud  c o m put i ng  t e c hn o l o g i e s   a n d  s e n s o r s   ( h u mi d i t y ,   h e a r t   r a t e ,   t e m pe r a t ur e ,   a n d  l i g h t - de pe n d e n t   r e s i s t or s )   to   c r e a t e   a   di g i t a l   t w i n   f o r   e m o t i o n a l   we ll - b e i ng.   C o n ne c t e d  to  t h e s e   s e n s o r s ,   a   m i c r o c o n t r o l l e r   uni t   ( M C U) ,   l i ke   th e   E S P 32  or   NO DE M C U,   s e r v e s   a s   t h e   c e n t r a l   l o c a t i o n   f o r   ga t h e r i n g  da t a .   T h e   M C U  c o m bi ne s   t h e   s e n s o r   da t a   a n d  pr e pa r e s   i t   f o r   t r a n s m i s s i o n   to   t h e   c l o ud.   An   AW S   E C 2  i ns t a n c e   a c t i n g  a s   a   s e r v e r   r e c e i v e s   t h e   da t a   s a f e ly .   He a r t   r a t e   a n d  e n vi r o nm e n t a l   da t a   a r e   a n a ly z e d  by   M L   m o de l s   s u c h   a s   r i dge   r e gr e s s i o n ,   l i ne a r   r e gr e s s i o n ,   a n d  r a n do m   f o r e s t   r e gr e s s or .   F or   b ot h   i ndoo r   a n d   o u t d oo r   s e tt i n g s ,   e a c h   m o de l   wa s   t r a i n e d  i n de p e n de n t l y .   S e n s o r   da t a   f r o m   t e m pe r a t ur e ,   h u m i d i t y ,   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   2 ,  J un e   20 26 :  869 - 879   872   b r i g h t n e s s   i n   r e l a t i o n   t o  h e a r t   r a t e   a r e   i n c l ude d  i n   t h e   da t a s e t .   I t   i s   c o n c l ude d  t h a t   i n   i n do o r   t e m p e r a t u r e   a n d  i n  o u t d oo r   h u m i d i t y   i s   t h e   m o s t   i nf l ue n t i a l   f a c t o r   i n   he a r t  r a t e   pr e di c t i o n s .   As   s h o wn   i n   T a bl e   1,   i n   m o s t   o f   t h e   s t udi e s ,   o wn   da t a s e t  i s   c o l l e c t e d  f o r   e x pe r i m e n t s   i n   c o n t r a s t   to  [ 15] ,  [ 16] ,  [ 18] ,  [ 21] ,  [ 33] .  W o r ke d  o n   c l o ud  s tor a ge   a n d  r e a l - t i m e   a na ly t i c s .   pe r f o r m e d  s t a t i s t i c a l   a n a ly s i s   us i n g  t h e   A NO V A   pa r a m e t r i c   t e s t   [ 22] ,  [ 23] ,  [ 29 ] ,  [ 30] ,  [ 31] ,  [ 33] ,  [ 34] .  Ay a t a   e t  al.   [ 15]   a c hi e v e d  t h e   hi g h e s t   a c c ur a c y   o f   89. 29%   us i n g  t h e   R F   c l a s s i f i e r   f o r   e m o t i o n   da t a s e t,   wh e r e a s   [ 29]   a c hi e v e d  95. 4%   a c c ur a c y   w i t h  M L P   a n d  XG b o o s t   o n   t h e   Di a be t i c   da t a s e t  i n   r e a l - t i m e .   A s   c o m p a r e   to  [ 29 ]   o u r   s t udy   i s   a c hi e vin g  100%   a c c ur a c y   o n   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n   a n d  o n   m u l t i c l a s s i f i c a t i o n   80. 64%   i s   a c hi e v e d.   I n   [ 16] ,   o nl y   t wo   e m o t i o n s   a r e   c l a s s i f i e d  a n d  81%   a c c ur a c y   i s   a c hi e ve d  f o r   o n ly   t he   a r o us a l   c l a s s   o f   E C G  s e ns o r   da t a .   O t h e r w i s e   f o r   GSR   i n   a r o us a l   a n d  va l e n c e ,   i t  i s   a c hi e vi ng  71%   a n d  75 %   a c c ur a c y   us i ng  D C NN .   A   b e n c hm a r k  da t a s e t   o f   bi g  s i z e   i s   us e d   [ 15] ,  [ 16 ] ,  [ 18 ] ,  [ 33] .  K o m ur o   e t  al .   [ 17] ,   a r o us a l   a n d  v a l e nc e   a r e   d i vi de d  i n t o  f o ur   c l a s s e s ,   a n d  us i ng  R F   i t   i s   a c hi e vi ng  86. 7%   a c c ur a c y .   T h e   s t ud y   c l a s s if i e d  f o ur   c l a s s e s   us i n g   o nl y   t wo  f e a t ur e s   a n d  e nvi r o nm e n t a l   f a c t or s .   H o we v e r ,   t h e   e nvi r o nm e n t a l   f a c t o r s   m i g h t   n ot  b e   t h e   c h a r a c t e r i s t i c   f e a t ur e s   f o r   pr e d i c t i n g  e m o t i o n s .   I t  i s   c o n c l ude d  f r o m   T a bl e   1  th a t   m o s t  o f   t h e   s t udi e s   a r e   pe r f o r m i ng  bi na r y   c l a s s if i c a t i o n  o n   da t a s e t s   wh e r e a s   i n  t hi s   s t ud y ,   bi na r y   a s   we ll   a s   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n   w i t h   s i x   c l a s s e s   i s   pe r f o r m e d  w i t h   a   goo d   a c c ur a c y .       T a bl e   1.   C o m pa r i s o n   o f   e xi s t i n g  s t udi e s   R e f .   S e ns o r s  us e d   D a ta s e t  us e d   M a c hi ne  l e a r ni ng  mo d e ls   H ig h e s t  a c c u r a c y   C lo ud / bi g  da ta  a na ly ti c s   N o   of   s ubj e c ts   N o .  of   c la s s e s   [ 15]   G S R   D E A P   S V M , K N N , R F , D T   89.29%   No   32   2   [ 16]   E C G ,  G S R   A M I G O S   N B , K N N ,  L D A ,  M ul ti la y e r   pe r c e pt r o n, A da b oo s t,   R F , D C N N   81%   No   40   2   [1 7]   P ul s e ,  T e mp,  e n v ir o nm e nt a l  s e ns o r s   O w n da ta s e t   S V M , K N N , R F   86.7%   No   10   4   [ 18]   E M G ,  G S R   B i ov id  P a in  da ta ba s e   L S V M ,  L R , D T   80%   No   90   2   [ 19]   S K T , G S R ,  E C G   O w n da ta s e t   C 4.5, B a y e s ia n N e t,   N B , S V M , K N N ,  L o g is ti c   74.76%   No   10   3   [ 20]   S C  E C G ,  E M G , R S P   O w n da ta s e t   E M D C , pL D A   70%   No   3   4   [ 21]   E C G ,  G S R ,  E M G   R e s pi r a ti o n,  T e mp   O w n da ta s e t   S ta ti s ti c a l  A na l y s is   ANOVA   S ig ni f i c a nc e   v a lu e  l e s s   th a n 0.005   No   8   2   [ 22]   L M 35, E D A ,  3 - a x is   A c c e l e r o m e t e r   O w n da ta s e t   -   -   Y e s   50   -   [ 29]   B T , S P O 2 a nd  HR   M I M I C - I I I  D a ta s e t  a nd o w n da ta   M L P  a nd X G B oo s t   95.4%   Y e s   20   2   [ 30]   PPG   PPG - B P , M a z a nda r   da ta s e t  a nd o w n da ta   S V M , R F , X G B oo s t  a nd L R   90%  o n  M a z a nda n  da ta s e t   Y e s   -   2   [ 31]   -   O w n da ta s e t   K N N , a nd K - me a ns   c lu s te r in g   87%   Y e s   300   2   [ 33]   -   C D C ' s  D ia be te s   H e a lt h I ndi c a t o r s   R F , L R   78.30% .   Y e s   253,680   2   [ 34 ]   H umi di t y ,  H R , l ig ht   de p e nde nt   r e s is to r s ,  T e mp,   O w n da ta s e t   R F   r e gr e s s or ,  r id g e ,  l in e a r   r e gr e s s io n,   -   Y e s   12,377  r o w s   2   O ur   S tu d y   G S R ,  L M - 35   O w n da ta s e t   E ns e mbl e   b oo s te d  T r e e ,  K N N , N N , N B ,  S V M , D T , A nd Q D A   80.64%   100%   Y e s   12   6   2       I n   t h e   c ur r e n t   s t udy ,   a   f r a m e wo r k   h a s   b e e n   pr o p os e d  f o r   c l a s s if yi ng  e m o t i o n   us i n g  bi g  s e n s o r   da t a .   T h e   e va l u a t i o n   h a s   b e e n   pe r f o r m e d  to   c l a s s if y   s ix   c l a s s e s   o f   e m o t i o n s .   An   a c c ur a c y   o f   80. 64%   h a s   b e e n  a c hi e ve d  o n   m u l t i c l a s s i f i c a t i o n   a n d  100%   h a s   be e n  a c hi e v e d  o n   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n .   T h e   r e s e a r c h   i n   t h e   f i e l d   o f   r e a l - t i m e   s t o r a ge   a n d  a n a ly s i s   o f   bi g  e m o t i o n s   d a t a   i s   s t i ll   i n   a   n a s c e n t   s t a ge .   H o we v e r ,   t h e   a ppl i c a t i o n s   a r e   h uge   i nc l ud i ng  i de n t i f i c a t i o n   o f   s t r e s s   a n d  a nxi e t y   i n   s t ude n t s ,   s po r t s   pe r s o n s ,   d i s a b l e d  o r   vi s ua ll y  i m pa i r e d  pe r s o n s   a n d  e l de r ly   pe o p l e ,   a n d   h u m a n - c o m put e r   i n t e r a c t i o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       R e al - ti me   e motion   pr e diction  s y s tem   us ing  big  dat a  analytics   ( M anpr e e t  K aur   Dhali w al )   873   3.   RE S E AR CH  M E T HO D     T h e   pr o p o s e d  f r a m e wo r k  h a s   t wo  l a y e r s :  B i g  da t a   m a n a ge m e n t   l a y e r   a n d  B i g  da t a   An a ly t i c s   l a y e r .   T h e   f r a m e wo r k  i s   s h o w n   i n   F i gur e   1.   I n   t h e   pr o p o s e d  de s i g n ,   t h e   we a r a bl e s   ( GSR   a n d  L M 35  s e n s o r s )   da t a   a r e   tr a n s f e r r e d  to   t h e   c l o ud  us i n g  a   W i F i   m o du l e .   T h e   c l o ud  da t a   a r e   us e d  by   t h e   s ugg e s t e d  f r a m e wo r k  f o r   pr o c e s s i n g  a n d  c l a s s i f yi ng  i n   r e a l - t i m e .   T h e   bi g  d a t a   o u t l i e r s   a r e   e l im i na t e d  a s   pa r t  o f   t h e   pr e pr o c e s s i n g  a n d  t h e   da t a   a r e   t h e n   i m po r t e d   i n t o   M A T L A B   f o r   f ur t h e r   pr o c e s s i n g.     3. 1 .     B ig  d a t a  m an age m e n t   I n   t hi s   l a y e r ,   s e n s o r 's   da t a   a r e   r e a d  a n d  tr a n s f e r r e d  to   t h e   c l o ud  f o r   s to r a ge .   T h e   l a y e r   c o n s i s t s   o f   s e n s o r s ,   m o du l e s ,   m i c r o c o n t r o l l e r s ,   a n d  s t or a ge   uni t s .   T h e   ga l va ni c   s k i n  r e s po n s e   ( GSR )   s e n s o r   i s   a   de vi c e   t h a t  ga uge s   t h e   s k i n' s   e l e c t r i c a l   c o n duc t a nc e .   I t  t r a c ks   a l t e r a t i o ns   i n   t h e   a uto n o m i c   n e r v e   s y s t e m ,   whi c h  e n c o m pa s s e s   l e ve l s   o f   s t r e s s ,   m e n t a l   s t a t e ,   a n d  phy s i c a l   e x c i t e m e n t .   T h e   t e m pe r a t ur e   s e ns o r   L M 35  h a s   a   t e m pe r a t ur e   m e a s ur i ng  r a n ge   o f   - 50°C   to   150° C   a nd  a n   o pe r a t i n g  v o l t a ge   o f   4   V  to   30   V.     T h e   G S R   s e n s o r   i s   p l a c e d   i n   t h e   f i r s t  tw o  f i n ge r s   o f   th e   r i gh t  h a n d   o f   t h e   s ubj e c t  a s   s h own   i n   F i gu r e   2   a n d  t h e   t e m pe r a t ur e   s e ns o r   i s   to uc h e d  by   l e f t   h a n d  f i nge r s   whil e   c o l l e c t i n g  da t a .  E s p8266  i s   a   s y s t e m - on - c hi p   Wi - F i   m o du l e   t h a t   e n a bl e s   m i c r o c o n tr o l l e r s   t o  c onn e c t   to  2. 4   GH z   W i - F i ,   us i n g  I E E E   802 . 11  b gn .   C e r t a i n  f u n c t i o n s   a r e   c a r r i e d  o u t   by   i t ,   l i ke   ga t h e r i ng  s e ns o r   da t a ,   m a n a g i ng  o t h e r   de vi c e s ,   a n d  s e n d i n g  a n d  r e c e i vi ng   da t a   vi a   t h e   i n t e r n e t .   F o r   c o n n e c t i n g  a n d   m a n a g in g  o t h e r   e l e c t r o n i c   pa r t s   l i k e   s e ns o r s ,   L E Ds ,   o r   m o t or s ,   i t   f e a t ur e s   ge n e r a l   pur po s e   i n put /o u t pu t   ( GPI O )   pi n s   [ 35] .   A n   a na ly t i c s   p l a t f o r m   b u il t   o n   t h e   I n t e r n e t  o f   T hi n gs ,   T hi n gS pe a k  C l o ud  c a n   s t or e ,   p r o c e s s ,   a n d  a n a ly z e   da t a   i n   r e a l   t i m e .   A dd i t i o n a ll y ,   i t   o f f e r s   da t a   vi s u a l i z a t i o n  f r o m   li ve   s t r e a m s   [ 36] .   F o r   t h i s   i nve s t i ga t i o n ,   a   c h a nn e l   i s   c r e a t e d  a n d  t wo   f i e l d s   f o r   t e m pe r a t ur e   a n d  GSR   s e n s o r   da t a   a r e   ge n e r a t e d .   R e a l - t i m e   da t a   o f   s e ns o r s   a n d  a n a ly s e d  r e s u l t s   a r e   s h o wn   i n   F i gur e s   3  a n d  4.           F i gur e   1.   P r o p o s e d  f r a m e wo r k  f o r   bi g  da t a   t r a n s m is s i o n   a n d  a n a ly s i s       3. 2 .     B ig  d a t a  an al yt ics   B i g  da t a   a n a l y t i c s   r e f e r s   to  t h e   di f f e r e n t   a n a l y t i c s   t e c h ni que s   t h a t   a r e   us e d   to  i de n t i f y   v a r i o us   pa tt e r n s ,   kn o wl e dg e   f o r   de c i s i o n - m a k i ng,   a s s o c i a t i o n   be t we e n   da t a ,   s t a t i s t i c a l   a n a ly s i s ,   M L   a n a ly s i s ,   a n d   vi s u a l i z a t i o n   o f   da t a .   T hi s   l a y e r   i s   d i vi de d  i n t o   s u b pa r t s   i . e .   P r e pr o c e s s i ng  o f   da t a   a n d  M A T L A B   a na l y s i s .   I n   P r e pr o c e s s i n g  o ut l i e r s   a r e   de t e c t e d  i n   da t a   c o m in g  f r o m   s e n s o r s   i n   r e a l   t i m e   f o r   L M 35  a n d  GSR   s e n s o r s   v a l ue s   a n d  c l e a ne d  da t a   i s   us e d  f o r   pr e di c t i o n   o f   e m o t i o n s .     3. 2. 1 .   P r e p r oc e s s in g  of   d at a   E x p l o r i n g  M L   w i t h   bi g  da t a   r e qu i r e s   pr e pr o c e s s i n g  o f   t h e   da t a ,   whi c h   i s   a n   e s s e n t i a l   s t e p.   A s   bi g   da t a   i s   s t r e a m e d  a n d  c o m e s   f r o m   a   v a r i e t y   o f   s o ur c e s ,   i t s   qua l i t y   n e e ds   i m pr o v e m e n t .   T h e   a c c u r a c y   a n d  f u n c t i o n a li t y   o f   m a c hi ne - l e a r ni ng  m o de l s   c a n   b e   im pa c t e d   by   n o i s e ,   o u t l i e r s ,   a n d  m i s s i ng  v a l ue s   i n  s e n s o r - de r i v e d  da t a   [ 37] .   B a d  de c i s i o n s   a n d  i ne f f i c i e n t   us e   o f   da t a   a r e   c a us e d  by   l o w - qua li t y   d a t a   [ 38] ,  [ 39 ] .   T h us ,   i n   t hi s   s t ud y ,   we   e m p l o y e d  t h e   t e c h ni qu e   o f   i de n t i f yin g  a n d  e l im i na t i n g  o u t l i e r s   f o r   f ur t h e r   a na ly s i s .   Ou t l ie r   d e t e c t ion :   A n   o u t l i e r   i s   a n   unwa n t e d  da t a   po i n t   t h a t  i s   f a r   a wa y   f r o m   t h e   n o r m a l   da t a   po i n t s   a n d  ge n e r a t e d  b e c a us e   o f   n o i s e ,   l o s s   o f   s i g n a l   i n   s e n s o r s ,   a n d   i n a ppr o pr i a t e   r e a d i n gs   o f   s e ns o r   s i g na l s   [ 40] .  T h e r e   a r e   v a r i o us   a pp l i c a t i o n s   i n   r e a l   li f e   whe r e   o u t l i e r   de t e c t i o n   t e c hni que s   a r e   us e d ,   l i k e   f r a udu l e n t   de t e c t i o n ,   f a u l t   d i a g n o s i s ,   a b n o r m a l   s e ns o r   r e a d i n gs ,   a n d  i n t r us i o n   de t e c t i o n   i n  n e t wo r ks   a n d  m e d i c a l  i n f o r m a t i c s .   T h e r e   a r e   t h r e e   t y pe s   o f   o ut l i e r s :  P o i nt,   C o n t e x t ua l ,   a n d  C o l l e c t i v e .   I n   po i n t   o u t l i e r s ,   o n e   p o i n t   i s   de vi a t e d  f r o m   t h e   r e s t   o f   t h e   da t a s e t .   C o n t e x t ua l   o ut l i e r s   a r e   da t a   p o i n t s '   v a l ue s   t h a t   s ub s t a n t i a ll y   d i f f e r   f r o m   t h e   ot h e r   da t a   p o i n t s   i n   t h e   s a m e   s e tt i n g.   C o l l e c t i ve   o u t l i e r s   a r e   a   gr o up   o f   da t a   p o i n t s   t h a t   a r e   di f f e r e n t   f r o m   t h e   c o m p l e t e   da t a s e t   [ 41 ] .   Va r i o us   vi s u a l i z a t i o n ,   s t a t i s t i c a l ,   a n d  M L   t e c hni que s   a r e   a v a il a bl e   t o  i de n t i f y   o u t l i e r s   l i ke   b o x   p l o t s ,   Z - s c or e ,   m e a n ,   m e d i a n ,   DB S C A N,   a n d  i s o l a t i o n   f o r e s t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   2 ,  J un e   20 26 :  869 - 879   874   S t e ps   to  de t e c t  o u t l i e r s   i n   t hi s   s t ud y :   -   R e a d  t h e   GSR   a n d  t e m pe r a t ur e   s e ns o r   s i g n a l s .   -   T r a n s f e r   t h e   da t a   to   t h e   T hi n gS pe a k  c l o ud  f o r   s to r a ge   us i n g  t h e   E S P 8266  m o du l e .   -   R e a l t i m e   An a ly s i s   i n   M A T L A B .   1.   R e a d  t h e   f i e l d  da t a   f r o m   t h e   C ha nn e l .   2.   C a l c u l a t e   t h e   3 - s c a l e   m e d i a n   f o r   o u t l i e r   de t e c t i o n .     3 - s c ale  me dian  =   a * m e d i a n ( a b s ( G - m e d i a n ( G ) ) ) ,   w h e r e   a= - 1 / ( s q r t ( 2 ) * e r f c i n v ( 3 / 2 ) )   a n d  G  r e pr e s e n t s   S e n s o r   v a l ue   wh e r e   e r f c i nv( )   r e pr e s e n t s   t h e   i nv e r s e   c o m p l e m e n t a r y   e r r or   f u n c t i o n   3.   V i s u a l i s e   t h e   c o m p l e t e   da t a .     Ou t l ie r   d e t e c t ion   r e s u l t s :   R e a l - t i m e   vi s ua li z e d  r e s u l t s   b a s e d  o n   GSR   a n d  t e m pe r a t ur e   a r e   s h o wn   i n  F i gur e s   3( a ) - 3 ( c )   a n d  F i gur e s   4( a ) - 4 ( c ) .   T h e   r e a l - ti m e   a n a ly s i s   pr o vi d e s   t wo   t y pe s   o f   da t a :  c l e a n   a nd  o u t l i e r   da t a .   F i gur e   3( a )   r e pr e s e n t s   t h e   r e a l - t i m e   r e a d i ngs   o f   GSR   s i g n a l s .   T h e   da t a   a r e   pr o c e s s e d  i n   r e a l - t i m e ,   a n d   i ns t a n t   c l e a ni ng  i s   e s s e n t i a l   f o r   f ur t h e r   pr o c e s s i n g  t o   ge t  a n   a c c ur a t e   a n a l y s i s .             F i gur e   2.   P r otot y pe   us e d  f o r   r e a l t i m e   da t a   t r a n s m i s s i o n   t o  t h e   c l o ud             ( a )   ( b )   ( c )     F i gur e   3 .   R e a l   t i m e   vi s ua li z a t i o n   o f   GSR   da t a :   ( a )   re al - t i m e   r e a d i ngs   o f   GSR   s i g n a l ,   ( b )   c l e a n   da t a   i n   GSR   s i g na l s ,   a n d   ( c )   o u t l i e r s   da t a   i n   GSR   s i g na l             ( a )   ( b )   ( c )     F i gur e   4.   R e a l   t i m e   vi s ua li z a t i o n   o f   B o d y ’ s   t e m pe r a t ur e   da t a :   ( a )   r e a l - t i m e   r e a d i ngs   o f   t e m p  s i g n a l ,     ( b )   c l e a n   da t a   i n   t e m p  s i g n a l s ,   a n d   ( c )   o u t l i e r s   da t a   i n   t e m p  s i g n a l         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       R e al - ti me   e motion   pr e diction  s y s tem   us ing  big  dat a  analytics   ( M anpr e e t  K aur   Dhali w al )   875   3. 2. 2.   S u p e r vis e d   l e a r n in g  an al ys is   P r e - pr o c e s s e d  da t a   i s   us e d  f o r   r e a l - t i m e   t e s t i n g  f o r   c l a s s i f yi ng  e m o t i o n s .   Dur i n g  t h e   e x pe r im e n t a t i o n ,   M L ,   de e p  l e a r ni ng,   a n d  b o o s t i n g  m e t h o ds   vi z .   DT ,   NB ,   QD A ,   S VM ,   K NN ,   NN ,   a n d   E n s e m b l e   B o o s t e d  T r e e   r e s pe c t i v e ly   a r e   us e d.   T h e   m o de l s   a r e   t r a i n e d  o n   P I F   v 1   Da t a s e t  [ 42] ,  [ 43] .       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   F o r   t h e   e x pe r i m e n t a l   e v a l ua t i o n   o f   t h e   da t a   c o l l e c t e d   a n d  m a n a ge d  i n   r e a l   t i m e ,   t r a i n e d  m o de l   i s   r e qu i r e d.   T h e r e f o r e ,   t h e   m o de l s   we r e   f i r s t   t r a i n e d  a n d  t e s t e d  o n   P I F   v 1  da t a s e t   [ 42] ,  [ 43] .   T h i s   da t a s e t  c o n t a i ns   t h e   da t a   r e l a t e d  to   s i x   e m o t i o ns   S c a r y ,   S a d,   Ho l d,   No r m a l ,   De e p  B r e a t h ,   a n d  Ha pp y .   T h e   da t a   a r e   d i vi de d  i n t o   75:25  f o r   t r a i ni ng/t e s t i n g  a n d  10 - f o l d  c r o s s - v a li da t i o n   i s   u s e d  f o r   e x pe r im e n t a t i o n .   All   t h e   e x pe r im e n t s   a r e   pe r f o r m e d  us i ng  M A T L AB   a n a ly s i s .   T he   tr a i n e d  m o de l s   a r e   t h e n   us e d  f o r   m a k i n g   pr e d i c t i o n s   o n   r e a l   t i m e   da t a .       4. 1 .     T r ain in g  an d   t e s t in g  on   P I F   v1  d at as e t   E x pe r i m e n t s   a r e   pe r f o r m e d  o n   c o m bi ne d  da t a   o f   a ll   s u bj e c t s ,   a n d  r e s u l t s   a r e   s h o w n   i n   T a bl e   2.   I t   i s   n o t i c e d  t h a t   h i g he s t   a c c ur a c y   a c hi e ve d  i s   46. 88%   a c c ur a c y   us i ng  S VM .   Ho we v e r ,   tr a i ni ng  t h e   m o de l   s u bj e c t - w i s e   g i ve s   b e t t e r   r e s u l t s .   S i x   pa r t i c i pa n t s   a r e   c h o s e n   r a n do m ly   a n d  t h e   m o de l s   a r e   t r a i n e d  s u bj e c t - w i s e   a s   s h o w n   i n   F i gur e   5.   F o r   P I D   1,   t h e   DT   o u t pe r f o r m s   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   65. 79% .   I n   t h e   c a s e   o f   P I D  4,   S VM   o u t pe r f o r m s   o t h e r   t e c h ni que s   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   69. 02% .   E n s e m bl e   b o o s t e d  t r e e ,   NN ,   a n d  DT   a c hi e ve d  80. 64%   a c c ur a c y   f o r   P I D   6   a n d  f o r   P I D   7   NN   a n d  NB   a c hi e v e d  79. 42%   a c c ur a c y .   F o r   P I D   9   a nd  10   NN   a c hi e ve d  hi g h e r   a c c ur a c y   a s   s h o wn   i n   F i gur e   5.   I n   ge n e r a li z e d  s y s t e m ,   w h e r e   da t a   f r o m   a l l   c o m bi ne d  s u bj e c t s   a n d  a ll   e m o t i o n a l   s t a t e s   a r e   c o n s i de r e d,   t h e   o v e r a l l   p e r f o r m a n c e   o f   a l l   t h e   m o de l s   a r e   c o n s i de r a bly   l o w,   w i t h   a c c ur a c y   i s   f a ll i n g  b e l o w   50%   a s   s h o wn   i n  T a bl e   2.   T hi s   c o nc l ud e s   t h a t   h o w  e m o t i o n s   v a r y   f r o m   pe r s o n s   t o   pe r s o n ,   m a k i ng  it   di f f i c u l t   to   p r e di c t .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   a n a ly s i s   i n d i c a t e s   th a t   m o de l s   pe r f o r m   b e t t e r   wh e n   t h e r e   i s   c l e a r   e m o t i o n a l   v a r i a bil i t y   i n   t he   s ubj e c t ’ s   r e s po n s e s   a c r o s s   a c t i vi t i e s .   I n   c o n t r a s t,   f o r   i n d i vi du a l s   w h o   e x hi b i t   mi n im a l   e m o t i o n a l   va r i a t i o n   o r   r e s p o n d  s i mi l a r l y   i n   d i ve r s e   s i t ua t i o n s ,   m a ke   i t   h a r de r   f o r   m o de l s   t o  di s t i n gu i s h  b e t we e n   s t a t e s ,   r e s u l t i n g  i n   l o we r   a c c ur a c y .   T h e s e   f i nd i ng s   e m p h a s i z e   t h e   i m po r t a n c e   o f   e m o t i o n a l   v a r i a bil i t y   i n   im pr o vi ng  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   e m o t i o n   r e c o gni t i o n   s y s t e m s .         T a bl e   2.   C l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s   o f   s i x  e m o t i o n a l   s t a tes   o f   a l l   s u bj e c t s   M o de ls   T r a in   T e s t   D e c is io n  t r e e   43.85   43.8   N a ïv e  B a y e s   31.93   31.73   QDA   31.93   31.73   NN   46.84   46.6   S V M   47.1   46.88   E ns e mbl e  B oo s t e d  T r e e   45.33   44.92     K N N   37.76   37.5       B ut   s t i ll   NN   a n d  S VM   do  b e tt e r   t h a t  ot h e r   m o de l s ,   r e p r e s e n t i n g  t h e s e   m o de l s   c a n   h a n d l e   v a r i a bil i t y  a n d  n o i s e   i n   da t a   v e r y   we l l .   O n   t h e   ot h e r   h a n d,   wh e n   m o de l s   a r e   m a d e   f o r   s ubj e c t   s pe c i f i c   da t a   t h a t  i s   a   pe r s o n a l i z e d  a ppr o a c h   i s   f o l l o we d  t h e   r e s u l t s   a r e   m uc h   b e t t e r   a s   s h o wn   i n   F i gur e   5.   T h e   e x pe r i m e n t s   a r e   a l s o   pe r f o r m e d  u s i n g  bi na r y  c l a s s e s   t h a t   a r e   n o r m a l   a n d   de e p  b r e a t h ,  s a d  a n d   h a pp y ,   a n d  s c a r y   a n d   h a pp y   o n   d i f f e r e n t   s ubj e c t s .   T h e   r e s u l t s   o f   v a r i o us   m o de l s   a r e   g i v e n   i n   T a ble  3.   T h e   r e s u l t s   pr o v e   t h a t   t h e   a c c ur a c y   i s   f a r   gr e a t e r   i n   bi n a r y   c l a s s if i c a t i o n   a s   c o m pa r e d  t o   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n .   Ye t ,   S VM   a n d  NN   pe r f o r m   we ll   a c r o s s   b o t h   bi na r y   a n d  m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   r e i nf o r c i ng  t h e i r   r o b us t ne s s   a n d  e f f e c t i v e n e s s   i n  e m o t i o n   c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks .   L a s t l y ,   i t   i s   o bs e r v e d  t h a t   QDA   c o n s i s t e n t l y   u n de r pe r f o r m s   i n   a ll   s c e n a r i o s .   W h e t h e r   us i n g  ge n e r a li z e d  o r   s ubj e c t   s pe c i f i c ,   or   w o r ki n g  w i t h   bi na r y   o r   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n ,   QD A   c o n s i s t e n t l y   pe r f o r m s   poo r l y .   T hi s   m e a ns   QD A   pr o b a bly   i s   n o t  a   g oo d  c h o i c e   f o r   e m o t i o n   de t e c t i o n   e s pe c i a ll y   i n   h e a l t h c a r e ,   whe r e   e m o t i o n a l   da t a   c a n   b e   v e r y   c o m p li c a t e d  a n d  un pr e d ict a bl e .     4. 2 .     T e s t in g  on   r e al - t im e   d at a   F o r   r e a l - t i m e   t e s t i n g,   t h e   pr otot y pe   i s   wo r n   by   t h e   us e r   a n d  da t a   a r e   tr a n s f e r r e d  i n   r e a l - t i m e   to  c l o ud  f o r   M A T L AB   a n a ly s i s   us i ng  S upe r vi s e d  L e a r ni n g  M o de l s   a s   s h o w n   i n   F i gur e   1.   T w o   m o de l s   h a v e   b e e n  e m p l o y e d  f o r   t e s t i n g  o n   t h e   r e a l   t i m e   da t a ;   o n e   t h a t   i s   t r a i ne d  o n   c o m p l e t e   da t a   c o m pr i s i ng  o f   a l l   t h e   pa r t i c i pa n t s   l e a d i ng  to   a   ge n e r a l i z e d  s y s t e m   a n d  t h e   ot h e r   o n e   t h a t  i s   t r a i n e d  o n   t h e   da t a   pe r t a i ni n g  to   t h e   s pe c i f i c   pa r t i c i pa n t   l e a d i ng  to   pe r s o n a l i z e d  s y s t e m .   T h e   r e s u l t s   a r e   s h o wn   i n   T a bl e   4.   T h e   pe r s o n a l i z e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   2 ,  J un e   20 26 :  869 - 879   876   t r a i ni ng  a n d  t e s t i n g  g i v e   90. 62%   a c c ur a c y   a s   c om pa r e d  to  a   ge n e r a l i z e d  s y s t e m   t h a t   gi v e s   up  to  78. 12 %   a c c ur a c y .   I t   i s   pe r t i n e n t   to   m e n t i o n   t h a t   da t a   c o l l e c t e d  i n   r e a l   t i m e   i s   v e r y   s m a ll   i n   s i z e .   T h e   t e s t i n g  h a s   b e e n   pe r f o r m e d  t o   un de r s t a n d  t h e   vi a bi li t y   o f   t h e   s y s t e m .   I t   h a s   a l s o   b e e n   o b s e r v e d  a n d  c o n c l ude d  t h a t   t h e   r a n ge   o f   GSR   v a l ue s   i s   d i f f e r e n t   f o r   di f f e r e n t   i n d i v i dua l s .   F o r   i n s t a nc e ,   265 – 310  r a w  GSR   v a l u e   de n o t e s   o n e   pe r s o n 's   s c a r y   r e a d i ngs ,   whil e   f o r   a n o t h e r ,   t hi s   va l ue   de n o t e s   t h e   n o r m a l   o r   s a d   c l a s s .   S o ,   pe r s o n a l i z e d   s y s t e m s   o u t pe r f o r m   ge n e r a l i z e d  s y s t e m s   f o r   pr e di c t i o n   o f   e m o t i o n s .           F i gur e   5.   P e r f o r m a n c e   c o m pa r i s o n   o f   v a r i o us   c l a s s if i e r s   w i t h   s i x   c l a s s e s   o f   e m o t i o n s       T a bl e   3.   P e r f o r m a nc e   o f   d i f f e r e n t   c l a s s if i e r s   f o r   bi n a r y   c l a s s i f i c a t i o n   o f   e m o t i o n s   M o de l   DT   QDA   S V M   NB   K N N   NN   P I D  1   N o r ma l/ D B   88.35   80.58   88.35   80.58   87.38   88.35   H a pp y /S a d   100   100   100   100   100   100   S c a r y / H a pp y   100   100   100   100   100   100   P I D  4   N o r ma l/ D B   78.79   80.30   80.30   80.30   81.82   81.82   H a pp y /S a d   97.38   97.00   97.00   97.00   97.38   97.38   S c a r y / H a pp y   93.56   89.77   93.56   89.77   93.56   93.56   P I D  6   N o r ma l/ D B   96.67   93.33   96.67   93.33   96.67   96.67   H a pp y /S a d   96.28   96.28   96.28   96.28   96.28   96.28   S c a r y / H a pp y   98.51   97.01   99.25   97.01   98.51   98.51   P I D  7   N o r ma l/ D B   100   97.96   100   97.96   100   100   H a pp y /S a d   94.20   94.88   94.20   94.88   94.88   94.20   S c a r y / H a pp y   99.04   99.04   99.04   99.04   99.04   99.04   P I D  9   N o r ma l/ D B   100   100   100   100   100   100   H a pp y /S a d   100   100   100   100   100   100   S c a r y / H a pp y   96.15   96.15   96.15   96.15   94.76   96.15   P I D  10   N o r ma l/ D B   95.10   88.24   95.10   88.24   95.10   95.10   H a pp y /S a d   100   100   100   100   100   100   S c a r y / H a pp y   71.39   71.39   72.73   71.39   71.39   72.73       T a bl e   4.   P r e di c t i o n   o f   e m o t i o ns   o n   r e a l   t i m e   da t a   M o de ls   M o de l  tr a in e d  w i th  P I D  6  da ta   ( a c c  i n  % )   M o de l  tr a in e d w i th  a ll  s ubj e c ts  da ta   ( a c c  i n % )   DT   90.62%   78.12%   S V M   90.62%   78.12%   NN   90.62%   62.50%   E ns e mbl e   90.62%   78.12%     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       R e al - ti me   e motion   pr e diction  s y s tem   us ing  big  dat a  analytics   ( M anpr e e t  K aur   Dhali w al )   877   5.   CONC L USI ON   T hi s   s t ud y   i n t r o duc e s   bi g  da t a   f r a m e wo r k  c o m pr i s i ng  o f   t w o   l a y e r s   f o r   pr e di c t i n g  e m o t i o n s   o n   r e a l - t i m e   da t a   us i n g  s upe r vi s e d  l e a r ni ng  t e c hni qu e s .   I n   t hi s   f r a m e wo r k,   t h e   o pe n - s o ur c e   pl a t f o r m   T hin gS pe a k   C l o ud  i s   us e d  f o r   t h e   s tor a ge ,   pr o c e s s i n g,   a n d  a n a ly s i s   o f   r e a l - t i m e   da t a .   S e v e n   s upe r vi s e d  l e a r ni ng  m e t h o ds   DT ,   Ga us s i a n   Na ï v e   B a y e s ,   NN ,   S VM ,   QD A ,   E n s e m bl e ,   a n d  K NN   a r e   us e d  to  tr a i ni ng  a n d  t e s t i n g.   T h e   m o de l s   a r e   t r a i n e d  a n d  t e s t e d  us i n g  P I F v 1  da t a s e t  gi vi ng  a c c ur a c y   o f   up  to   46 . 88%   f o r   ge n e r a l i z e d  s y s t e m   a n d  80. 64%   f o r   pe r s o n a l i z e d  t r a i ni ng  a n d  t e s t i n g.   T h e   t r a i n e d  m o de l s   a r e   a pp li e d  o n   r e a l - t i m e   da t a   th a t   g i v e s   a n   a c c ur a c y   o f   up  to  78. 12%   f o r   us i n g  ge n e r a l i z e d   m o de l   a n d  90. 62%   f o r   pe r s o n a l i z e d  m o de l .   I t  i s   c o n c l ude d   t h a t   pe r s o n a l i z e d  m o de l   o ut pe r f o r m s   ge ne r a l i z e d  m o de l   f o r   pr e d i c t i o n   o f   e m o t i o n s .   I n   f ut ur e   wor k,   t e c h ni que s   w i ll   f ur t h e r   b e   e x p l o r e d  t o  m a k e   t h e   ge n e r a li z e d  m o de l   m o r e   r e l i a bl e   a n d  de pe n da ble.   O t h e r   s e n s o r s   l i ke   E C G,   E M G,   a n d  He a r t   R a t e .   wi ll   a l s o   b e   i nc l ude d  t o  wi de n   t h e   h o r i z o n   o f   t h e   s t ud y .   I t   i s   f ur t h e r   o b s e r v e d  t h a t   pr o c e s s i n g  s pe e d  f o r   a n a l y t i c s   i s   s l o w  o n   c l o ud.   S o,   e dge   n e t w o r k   wi ll   be   c o n s i de r e d  in    f ut ur e   w o r k .       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   T h e   a ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i ng  i s   i nv o l v e d.       AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT   T hi s   j o ur n a l   u s e s   t h e   C o n t r i b ut or   R o l e s   T a x o n o m y   ( C R e d i T )   to  r e c o gni z e   i n d i v i dua l   a ut h o r   c o n t r i b ut i o ns ,   r e duc e   a ut h or s hi p  d i s put e s ,   a n d  f a c il i t a t e   c o l l a b o r a t i o n .     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   M a n pr e e t   K a ur   Dh a li wa l                               R o hi ni   S ha r m a                               R a j bi nd e r   K a ur                                 C   :    C o n c e pt ua li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So f twa r e   Va   :    Va li da ti o n   Fo   :    Fo r ma l  a na l y s is   I   :    I nve s ti ga ti o n   R   :    R e s o u r c e s   D   :   D a ta  C ur a ti o n   O   :   W r it in g  -   O r ig in a l  D r a f t   E   :   W r it in g  -   R e v i e w  &   E di ti ng   Vi   :    Vi s ua li z a ti o n   Su   :    Su pe r v is io n   P   :    P r o j e c t  a dmi ni s tr a ti o n   Fu   :    Fu ndi ng a c qui s it i o n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E NT     T h e   a ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f li c t   o f   i n t e r e s t .       DA T A  AV AI L AB I L I T Y    T h e   da t a   t h a t   s upp o r t   t h e   f i nd i ng s   o f   t hi s   s t udy   a r e   o pe nly   a va i l a b l e   i n  M e n de l e y   a t   h t t ps :/ /da t a . m e n de l e y . c o m /dat a s e t s /phb 9 y 6c p5c /1   [ 42] .       RE F E R E NC E S   [ 1]   C .  S te w a r t,   “ A r ti f i c ia l  in t e ll ig e nc e   ( A I )   in   he a lt h c a r e   ma r ke t  s i z e   w o r ld w id e   f r o m  2021  t o   2030 , ”   [ O nl i ne ] .     A v a il a bl e :  ht tp s :/ /ww w .s ta ti s ta .c o m/ s ta ti s ti c s /1 334826/a i - in - h e a lt hc a r e - ma r k e t - s i z e - w o r ld w id e /.  [ A c c e s s e d:  03 - D e c - 2023 ] .   [ 2]   D .  T e c hn o l o gi e s ,  “ I nt e r n e t  of   T hi ngs   a nd  da ta   pl a c e m e nt , ”   [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :  ht tp s :/ /i n f o hub.d e ll t e c hn o l o gi e s . c o m/ l/ e dg e - to - c o r e - a nd - th e - in te r ne t - of - th in gs - 2/ in t e r n e t - of - th in gs - a nd - da ta - pl a c e m e nt /# :~ :t e x t= T h e   I nt e r n e t  of   T hi ngs   ( I oT ,z e tt a b y t e s   ( Z B )   of   da ta . [ A c c e s s e d:  03 - D e c - 2023] .   [ 3]   M ic ha e l. W a lk e r ,  “ I nt e r n e t  of   th in gs   a nd  da ta   s c ie n c e   tr a ns f o r ms   li f e ,   bus in e s s   a nd  gov e r nme n t , ”   [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :  ht tp s :/ /ww w .da ta s c ie nc e a s s n.o r g/ c o nt e nt /i n te r ne t - th in gs - a nd - da ta - s c ie n c e - t r a ns f or ms - li f e - bus in e s s - a nd - gove r nm e nt .  [ A c c e s s e d:   03 - D e c - 2023] .   [ 4]   A .  O us s o us ,  F .  Z .  B e nj e ll o un,  A .  A it   L a h c e n,  a nd  S .  B e l f ki h,  “ B ig   da ta   te c hn o l o gi e s :  A   s ur ve y ,”   J our nal   of  K in g  Saud  U ni v e r s it y   -   C om put e r  and I nf o r m at io n Sc ie nc e s , v o l.  30, n o . 4, pp. 431 – 4 48 , 2018, do i:  10.1016/j . jk s uc i. 2017.06.001.   [ 5]   D .  C he ,  M .  S a f r a n,  a nd  Z .  P e ng,  “ F r o m  bi g  da ta   t o  bi g  da ta   m in in g:   c ha ll e ng e s ,  is s ue s ,  a nd  o pp o r tu ni ti e s   B T   -   da ta ba s e   s y s t e ms   f or  a dv a n c e d a ppl ic a ti o ns ,”  2013, pp. 1 – 15.   [ 6]   M .  K .  D ha li w a l,   R .  S ha r ma ,  a nd  N .  B in dr a ,  “ R o l e   of   in t e r n e t   of   th in gs   ( I oT )   in   pr e ve nt in g  a nd  c o nt r o ll in g  di s e a s e   o ut br e a k:   a   s na ps ho t  of   e x is ti ng  s c e na r i o ,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on  I nt e ll ig e nt   C om put in g,  C om m uni c at io n  and   I nf or m at io n Se c u r it y . I C I C C I S 2022. A lg or it hm s   f or  I nt e ll ig e nt   Sy s te m s . , 2023, pp. 359 – 373.   [ 7]   S .  S a r e e n,  S .  K .  S oo d,  a nd  S .  K .  G upt a ,  “ I oT - ba s e d  c l o ud  f r a me w o r k  t o   c o nt r o l  E b o la   vi r us   o ut b r e a k,”   J our nal   of   A m bi e nt   I nt e ll ig e nc e  and Hum ani z e d C om put in g , v o l.  9, n o . 3, pp. 459 – 476, 2018, do i:  10.1 007/ s 12652 - 016 - 0427 - 7.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   2 ,  J un e   20 26 :  869 - 879   878   [ 8]   M .  O to o m,  N .  O to u m,  M .  A .  A lz uba id i,   Y .  E t oo m,  a nd  R .  B a ni ha ni ,  “ A n  I oT - ba s e d  f r a me w or k  f o r   e a r l y   id e nt i f ic a ti o n  a nd  mo ni t or in g  of   C O V I D - 19  c a s e s ,”   B io m e di c al   Si gnal   P r oc e s s in g  and  C ont r ol ,  v o l.   62,  p.  102149,  S e p.  2 020,     do i:  1 0.1016/J . B S P C .2020.102149.   [ 9]   P .  T ha kur   a nd  S .   K a ur ,  “ A n  in t e ll ig e nt   s y s t e m   f o r   p r e d ic t in g  a nd  pr e ve nt in g   C hi kungun y a   vi r us ,”   in   2017  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  E ne r gy ,  C om m uni c at io n,  D at a  A nal y ti c s   and  Sof t  C om put in g,  I C E C D S  2017 ,  A ug.  2018,  pp.  3483 – 34 92,     do i:  10.1109/ I C E C D S .2017.8390109.   [ 10]   S .  K .  S oo d   a nd  I .  M a ha ja n,  “ W e a r a bl e   I oT   s e ns or   ba s e d  h e a l th c a r e   s y s t e m  f or   id e n ti f y in g  a nd  c o nt r o ll in g  c hi kungun y a   v i r us , ”   C om put e r s  i n I ndus t r y , v o l.  91, pp. 33 – 44, 2017, d o i:  10.1016/ j .c o mpi nd.2017.05.006.   [ 11]   B .  M a ha la ks hmi   a nd   G .  S us e e nd r a n,  “ Z ik a   v ir us :  A   s e c u r e   s y s te m  us in f   nbn  c la s s if ie r   f o r   pr e di c ti ng  a nd  pr e ve nt in g  z ik a   in   c l o ud,”   I nt e r nat io nal  J our nal  of  R e c e nt  T e c hnol ogy  and E ngi ne e r in g , v ol . 7, n o . 4, pp. 28 – 32, 2018.   [ 12]   S .  S a r e e n,  S .   K .  S oo d,   a nd  S .   K .  G upt a ,  “ S e c ur e   in te r n e t  of   th in gs - ba s e d  c l o ud   f r a m e w o r k   t o   c o nt r o l  z ik a   v i r us   o ut br e a k,”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   T e c hnol ogy   A s s e s s m e nt   in   H e al th   C ar e ,   v ol .  33,  no .  1,  pp.  11 – 18,  2 017,     do i:  10.1017/ S 0266462317000113.   [ 13]   S .  S a r e e n,  S .  K .  G upt a ,  a nd  S .  K .  S oo d,  “ A n  in te ll ig e nt   a nd  s e c ur e   s y s t e m  f o r   pr e di c ti ng  a nd  pr e v e n ti ng  Z ik a   v i r us   o ut br e a k  u s in g   F o g  c o mput in g,”   E nt e r pr is e  I n f or m at io n Sy s te m s , v o l.  11, n o . 9 , pp. 1436 – 1456, 2017, do i:  10.1080/17517575. 2016.1277558.   [ 14]   R .  S a ndhu,  H .  K .  G il l,   a nd  S .  K .  S oo d,  “ S ma r t  m o ni t or in g  a nd  c o nt r o ll in g  of   P a nd e mi c   I n f lu e n z a   A   ( H 1N 1)   us in g  s oc ia l  ne two r k   a na l y s is  a nd c lo ud  c o mput in g,”   J our nal  of  C o m put at io nal  Sc ie nc e , vo l.  12, pp. 11 – 22, 2016, d o i:  10.1016/j .j oc s .2015.11.001.   [ 15]   D.   A y a ta ,  Y .  Y a s la n,  a nd  M .  K a ma s a k,  “ E mo ti o n  r e c o gni t i o n  v ia   ga l v a ni c   s ki n  r e s p o ns e :  C o mpa r is o n  of   ma c hi n e   l e a r ni ng   a lg o r it h ms   a nd  f e a tu r e   e x tr a c ti o n  m e th o ds ,”   I s ta nbul   U ni v e r s it y   -   J our nal   of   E le c tr ic al   and  E le c tr oni c s   E ngi ne e r in g ,  vo l.   17,     no . 1, pp. 312 9 – 3136, 2017.   [ 16]   L .  S a nt a ma r ia - G r a na do s ,  M .  M unoz - O r ga n e r o ,  G .  R a mi r e z - G o n z a le z ,  E .  A bdul ha y ,  a nd  N .  A r unkuma r ,  “ U s in g  de e p  c o n vo lu ti o na l  ne u r a l  ne tw o r k  f or   e m ot i o n  de t e c ti o n  o n  a   ph y s i o l o gi c a l  s ig na ls   da ta s e t  ( A M I G O S ) ,”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.   7,     pp. 57 – 67,  2019, do i:  10.1109/AC C E S S .2018.2883213.   [ 17]   N .  K o mu r o ,  T .  H a s hi guc hi ,  K .  H i r a i,   a nd  M .  I c hi ka w a ,  “ P r e di c ti ng  in di v id ua l  e m o ti o n  f r o m  pe r c e pt i o n - ba s e d  n o n - c o nt a c t  s e ns o r   bi g da ta ,”   Sc ie nt i f ic  R e por ts , v o l.  11, n o . 1, pp. 1 – 9, 2021, d o i:   10.1038/s 41598 - 021 - 81958 - 2.   [ 18]   K .  S e n  a nd  S .  P a l,   “ A lt e r na ti v e   m e th o d  f or   pa in   a s s e s s me nt   us in g  E M G   a nd  G S R ,”   J our nal   of   M e c hani c s   in   M e di c in e   and  B io lo gy , vol . 21, n o . 6, pp. 1 – 24, 2021, d o i:  10.1142/S 0219519 421500391.   [ 19]   T .   H .  C hu e h,  T .  B .  C h e n,  H .  H .   S .  L u,  S .  S .   J u,  T .   H .   T a o ,  a nd   J .  H .  S ha w ,  “ S ta ti s ti c a l  p r e di c ti o n   of   e m o ti o na l  s ta te s   b y   ph y s i o l o gi c a l  s ig na ls   w it h  ma n ov a   a nd  ma c hi ne   l e a r ni ng, ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   P at te r n  R e c ogni ti on  and  A r ti f ic ia l   I nt e ll ig e nc e , vo l.  26, n o . 4, pp. 1 – 18, 2012, d o i:  10.1142/S 0218 0 01412500085.   [ 20]   J .  K im   a nd  E .  A ndr ´ ,  “ D e t e c ti o n  of   a f f e c ti ve   pa tt e r ns   in   ph y s i ol o gi c a l  s ig na ls   to w a r ds   im pr ov in g  a ut oma ti c   e m o ti o n  r e c o gni ti o n,”   H andbook  of  P at te r n R e c ogni ti on and C om put e r  V is io n, F our th  E di ti on , pp. 415 – 434, 2009, d o i:  10.1142/97898142 73398_01 8.   [ 21]   M .  S o l e y ma ni ,   G .   C ha ne l,   J .  J .  M .  K ie r k e ls ,  a nd  T .   P un,  “ A f f e c ti v e   c ha r a c t e r iz a ti o n   of   m ov i e   s c e n e s   ba s e d  o n   c o nt e nt   a na l y s is   a nd  phy s i o l o gi c a l  c ha ng e s ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   Se m ant ic   C om put in g ,  v o l.   3,  no .  2,  pp.  235 – 254,  2 009,    do i:  1 0.1142/ S 1793351X09000744 .   [ 22]   R . M . A li s ha , P . V ij a y a la ks hmi , A . J a tt i,  M . K a nna n, a nd S . S in ha , “ D e s ig n a nd de v e l o pme nt   of  a n I O T  ba s e d w e a r a bl e  d e v i c e   f o r  th e   s a f e t y   a nd  s e c ur it y   of   w o m e n  a nd  gi r l  c hi ld r e n,”   in   2016  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on   R e c e nt   T r e nds   in   E le c tr on ic s ,   I nf or m at io n  and  C om m uni c at io n  T e c hnol ogy ,   R T E I C T   2016  -   P r oc e e di ngs ,  M a y   2017,  pp.  1108 – 1112,    do i:  10.1109/R T E I C T .2016.7808003.   [ 23]   A .  A .  H .  M o ha ma d,  N .  K .  J uma a ,  a nd   S .  H .  M a je e d,  “ T hi n gs pe a k  c l o ud  c o mput in g  pl a t f o r m  ba s e d  E C G   di a gno s e   s y s te m,”     vo l.  1, n o . 1, 2019.   [ 24]   S .  S .  T h o ma s ,  A .  S a r a s w a t,   A .  S ha s hw a t,   a nd  V .  B ha r ti ,  “ S e ns in g  he a r t  be a t  a nd  bo d y   t e mp e r a tu r e   di gi ta ll y   us in g  A r dui n o ,”   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  Si gnal   P r oc e s s in g,  C om m uni c at i on,  P ow e r   and  E m be dde d  Sy s te m ,  SC O P E S  2016  -   P r oc e e di ngs ,    pp. 1721 – 1724, 2017, do i:  10.1109/ S C O P E S .2016.7955737.   [ 25]   R a me s h  S a ha ,  S .  B is w a s ,  S .  S a r ma h,  S .   K a r ma ka r ,  a nd  P .   D a s ,  “ A   w o r ki ng   pr o t o t y p e   us in g  D S 18 B 20   te mp e r a tu r e   s e ns o r   a nd  a r dui no   f or  h e a lt h m o ni t o r in g,”   SN  C om put e r  Sc ie nc e , v o l.  2, n o . 1, pp. 1 – 21, 2021, d o i:  10.1007/s 42979 - 020 - 00434 - 2.   [ 26]   R .  A na ndh  a nd   G .  I ndi r a ni ,  “ R e a l  ti me   h e a lt h  m o ni t or in g  s y s te m  us in g  a r dui no   w it h  c l o ud  t e c hn o l og y ,”     A s ia n J our nal  of   C om put e r  S c ie nc e  and T e c hnol og y , v ol . 7, n o .  S 1, pp. 29 – 32, 2018,   do i:  10.51983 /a jc s t - 2018.7.s 1.1810.   [ 27]   A .  A .  R a hi mo o n,  M .  N .  A bdul la h,  a nd  I .  T a ib ,  “ D e s ig n  of   a   c o nt a c tl e s s   bo d y   t e mp e r a tu r e   m e a s ur e m e nt   s y s t e m  us in g  A r dui no ,”   I ndone s ia n  J our nal   o f   E le c t r ic al   E ngi ne e r in g  and   C o m put e r   Sc ie n c e ,  v o l.   19,  n o .  3,  pp.  1251 – 1258,  2020,     do i:  10.11591/i je e c s .v 19. i3 .pp1251 - 1258.   [ 28]   A . N duka , J . S a mua l,  S .  E la ng o , S .  D i v a ka r a n, U . U ma r , a nd  R . S e n th il pr a bha , “ I nt e r n e t  of  t hi ngs  ba s e d  r e m o t e  h e a lt h  m o ni t or i ng  s y s te m  us in g  a r dui n o ,”   P r oc e e di ngs   of   th e   3 r d  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I - SM A C   I oT   in   Soc ia l,   M obi le ,  A nal y ti c s   and  C lo ud,  I - SM A C  2019 , pp. 572 – 576, 2019, d o i:  10.1109/ I - S M A C 47947.2019.9032438.   [ 29]   A .   K . J a me i l  a nd   H . A l - R a w e s hi d y , “ A   d ig it a l   t w i n  f r a me w o r k   f o r   r e a l - ti me   he a l th c a r e   mo n it o r i ng :  le v e r a gi ng   A I  a n d s e c u r e  s y s te m s   f o r  e nh a nc e d  p a t ie n t  o ut c o me s , ”   D i s c ov e r  I n te r n e t  o f  T hi n g s ,  v o l.   5 ,  no .  1,  p .  37 ,  A pr .  20 25 ,  do i:  1 0. 10 07/ s 43 92 6 - 02 5 - 0 01 35 - 3.   [ 30]   N .  J .  P a pr i,   A .  A hm e d,  a nd  A .  C h o w dhur y ,   “ I oT   a n d  c l o ud - ba s e d  n o n - in v a s i ve   di a be te s   d e t e c ti o n  s y s t e m   f r o m   pho t o pl e th y s m o gr a m,”   D is c ov e r  I nt e r ne t  o f  T hi ngs , v o l.  5, n o .  1, p. 57, M a y  2025, d o i :  10.1007/s 43926 - 025 - 00158 - w.   [ 31]   K .  B a bu,  A .  G .  C ha nda r ,  a nd  S .  K a nna dha s a n,  “ P r e di c ti o n   a nd  di a gno s is   of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   us in g  c l o ud   a nd  ma c h in e   le a r ni ng d e s ig n,”   J our nal  of   C lo ud C om put in g , v o l.  14, n o . 1, p . 3, J a n. 2025, do i:  10.1186/s 13677 - 024 - 00720 - x.   [ 32]   S .  H a m z e h e i,   O .  A kba r z a d e h,  H .  A tt a r ,  K .  R e z a e e ,  N .  F a s ih ih o ur ,  a nd  M .  R .  K ho s r a v i,   “ P r e di c ti ng  th e   t o ta l  uni f i e d  pa r ki ns o n’ s   di s e a s e   r a ti ng  s c a le   ( U P D R S )   ba s e d  o n  M L   t e c hni que s   a nd  c lo ud - ba s e d  upda te ,”   J our nal   of   C lo ud  C om put in g ,  v o l.   12,  n o.  1,     pp. 1 – 16, 2023, do i:  10.1186/s 13677 - 022 - 00388 - 1.   [ 33]   H .  W a ng  e t  al . ,   “ H e a lt hA I oT :  A I oT - dr i ve n  s ma r t  he a lt h c a r e   s y s te m  f o r   s us ta in a bl e   c l o ud  c o mpu ti ng  e n v ir o nm e n ts ,”     I nt e r ne t   of  T hi ngs , v o l.  31, n o . D e c e mb e r  2024, p. 101555, M a y  2025, d o i:  10.1016/j . i o t. 2025.101555.   [ 34]   A . S w a in , A . D a l e i,  a nd  S . S a h oo ,  “ E m o ti o na l  w e ll - be in g  of  a   huma n:  a  c a s e  s tu d y   of  pr o p o s in g a  di gi ta l  twi n  s o lu ti o n i nt e gr a ti ng  I oT   s e ns or s   a nd  c lo ud  c o mput in g,”   in   2025  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  A m bi e nt   I nt e ll ig e nc e   in   H e al th   C ar e   ( I C A I H C ) ,    J a n. 2025, pp. 1 – 7, do i:  10.1109/I C A I H C 64101.2025.10956277.   [ 35]   E . S y s t e ms , “ E S P 8266 E X  da ta s he e t  v e r s io n 6.0,”  2020.   [ 36]   “ T hi ng S pe a k  f or  I oT , ”   [ O nl in e ] . A v a il a bl e :  ht tp s :/ /t hi ngs pe a k. c o m/ .   [ 3 7 ]   M .   R o c c e t t i ,   G .   D e l ne v o ,   L .   C a s i n i ,   a n d   P .   S a l o m o ni ,   “ A   c a u t i o n a r y   t a le   f o r   m a c h i ne   l e a r n i n g   de s i g n :   w hy   w e   s t i l l   n e e d   h u m a n - a s s i s t e d   b i g   d a t a   a n a l y s i s , ”   M o b i l e   N e t w o r k s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 5 ,   no .  3 ,   p p .   1 0 7 5 - 1083, 2020, d o i:   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 3 6 - 020 - 01530 - 6.   [ 38]   L .  C a i  a nd Y . Z hu, “ T h e   c ha ll e nge s   of  da ta  qua li t y  a nd da ta  qu a li t y  a s s e s s me nt  i n  t he  bi g da ta  e r a ,”   D at a Sc ie nc e  J our nal , vo l.  14,   no . 0, p. 2, M a y  2015, d o i :  10.5334/ds j - 2015 - 002.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.