基于人脸多特征融合的精神分裂症自动识别

摘要：

针对精神分裂症诊断主观性强、缺乏客观辅助诊断指标的问题,提出基于人脸多特征融合的精神分裂症自动识别算法.提取人脸关键点,综合分析文本朗读过程中精神分裂症患者眼动、嘴部运动、头部姿态等非言语行为特征,构建融合特征并结合支持向量机进行自动分类识别.实验采集20位精神分裂症患者与20位正常对照组的文本朗读视频进行测试,其结果表明,提出方法在十折交叉验证中获得92.5％的分类正确率,算法实现了对精神分裂症的自动识别,能够为精神分裂症提供客观的辅助诊断指标.

关键词：精神分裂症、人脸关键点、非言语行为、融合特征、文本朗读、自动识别、辅助诊断

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;四川大学创新火花库基金项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2761-2768