基于面部动作单元时序分析的抑郁面部生物标志物探索
计算机视觉与模式识别
2025-10-15 v2
摘要
抑郁以持续的悲伤和兴趣丧失为特征，显著影响日常功能，目前已成为一种广泛的精神疾病。传统诊断方法依赖主观评估，亟需客观方法进行准确诊断。我们的研究探讨了面部动作单元（AUs）和情绪作为抑郁生物标志物的潜在应用。我们分析了被分类为有抑郁或无抑郁的受试者的面部表情视频数据。我们的方法包括详细的特征提取、关键 AUs 的平均强度比较，以及时间序列分类模型的应用。此外，我们采用主成分分析（PCA）和各种聚类算法来探讨情绪表达模式的变异性。结果表明，不同组之间与悲伤和快乐相关的 AUs 的强度存在显著差异，凸显了面部分析在抑郁评估中的潜力。
引用
@article{arxiv.2407.13753,
title = {Exploring Facial Biomarkers for Depression through Temporal Analysis of Action Units},
author = {Aditya Parikh and Misha Sadeghi and Robert Richer and Lydia Helene Rupp and Lena Schindler-Gmelch and Marie Keinert and Malin Hager and Klara Capito and Farnaz Rahimi and Bernhard Egger and Matthias Berking and Bjoern M. Eskofier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13753},
year = {2025}
}
备注
Updated Authors