FacePsy：面向抑郁检测的开源情感移动感知系统 -- 分析面部行为与头部姿态
人机交互
2024-06-26 v1
摘要
抑郁是一种影响数百万人的流行且复杂的精神健康问题，其检测与监测面临诸多挑战。尽管面部表情在实验室环境中显示出识别抑郁的潜力，但在现实世界应用中仍 largely 未被探索，这源于开发高效移动系统的困难。本研究旨在引入 FacePsy，一个开源移动感知系统，旨在通过分析面部行为特征和生成实时数据来捕获情感推断，包括面部行为 landmark、眼动和头部姿态——在 smartphone 使用的自然环境中完成。通过严格的开发、测试和优化，我们确定眼睛敞开状态、头部姿态、笑容表情以及特定的 Action Units (2、6、7、12、15和17) 作为抑郁发作的显著指示符 (AUROC=81%)。我们的回归模型预测 PHQ-9 分数 achieved 中等精度，平均绝对误差为3.08。我们的发现为增强可部署且可用的移动情感感知系统提供了宝贵的见解与启示，从而提高了面向研究人员和开发人员的精神健康监测、预测和即时自适应干预能力。
引用
@article{arxiv.2406.17181,
title = {FacePsy: An Open-Source Affective Mobile Sensing System -- Analyzing Facial Behavior and Head Gesture for Depression Detection in Naturalistic Settings},
author = {Rahul Islam and Sang Won Bae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17181},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ACM International Conference on Mobile Human-Computer Interaction (MobileHCI 2024)