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基于面部表情分析的抑郁症识别研究

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为了更好的预测和诊断抑郁症,提出一种基于面部表情分析的抑郁症识别方法.使用卷积神经网络(CNN)算法构建模型,采用Python对中文抑郁库数据集EATD进行神经网络训练,从愤怒、厌恶、恐惧、开心等情绪来分析测试者规定时间内的情绪变化,预测测试者患抑郁症的概率.实验结果表明,本文方法在测试集中正确率为71.3%,准确率较高,识别出的面部表情占比符合抑郁症患者的自身情况,方法具有良好的可行性和合理性.
Research on depression identification based on facial expression analysis

depression identificationfacial expressionsConvolutional Neural Network(CNN)mood change

陈坤林、胡德锋、陈楠楠

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南京审计大学计算机学院,江苏 南京 211815

抑郁症识别 面部表情 卷积神经网络 情绪变化

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.015

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(10)
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