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申请/专利权人：安徽情感识别科技有限公司
摘要：本发明涉及视频识别技术领域，公开了一种基于人脸视频的抑郁症识别方法及系统，其方法包括以下步骤：综合收集视频、音频、文本及生理信号在内的多源数据，对多源数据进行预处理后得到多模态数据集，用于特征提取和模型训练；利用多模态数据集，通过深度学习架构训练的模型识别出抑郁症相关的情感、行为和生理特征，生成特征向量。本发明通过模拟目标对象的认知来识别真实人格的技术方案，克服传统情感识别方法的局限性，提供一个更加全面、个性化和情境敏感的评估方法，对于抑郁症等心理健康状况的识别尤为重要，能够帮助识别那些非言语行为可能无法完全揭示的深层心理状态，从而为更准确的诊断和干预提供支持。
主权项：1.一种基于人脸视频的抑郁症识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：综合收集视频、音频、文本及生理信号在内的多源数据，对多源数据进行预处理后得到多模态数据集，用于特征提取和模型训练；S200：利用多模态数据集，通过深度学习架构训练的模型识别出抑郁症相关的情感、行为和生理特征，生成特征向量；S300：通过特征向量，基于收集的多模态数据集和训练好的深度学习模型，对个体连续情感状态的识别，输出连续情感标签以及基于连续情感标签的心理状态评估结果，其中连续情感标签表示个体的情感状态；S400：利用特征向量和心理状态评估结果，结合视频背景信息，输出情境感知结果、动机识别结果以及建立情境感知结果和动机识别结果之间的关联；S500：根据多源数据、特征向量和识别出的动机识别结果，获取个体在社交网络中的位置、影响力分析，以及基于时间序列分析的日常活动模式识别，用于评估生活质量和社交互动的影响；S600：根据步骤S100至步骤S500的输出，基于个体特性的定制化诊断报告，包括抑郁症的诊断结果和治疗建议，以及动态调整的治疗规划，以实现个性化治疗。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽情感识别科技有限公司 一种基于人脸视频的抑郁症识别方法及系统
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