【技术实现步骤摘要】
本申请涉及健康监测，尤其涉及一种基于面部行为数据的抑郁情绪障碍识别方法和装置。
技术介绍
1、抑郁情绪障碍会增加自杀和死亡的风险，对个人和社会都造成了严重的危害和负担。在确定患者是否存在抑郁情绪障碍的过程中，精神科医师通过访谈的方式确定患者是否存在抑郁情绪障碍，这种方式存在主观性大、准确率不高的问题。
2、随着人工智能的发展，越来越多的研究人员利用人工智能技术来寻求识别抑郁情绪障碍的客观指标。利用面部行为数据来识别抑郁情绪障碍在情感计算领域具有重大前景。面部行为数据在情绪表达方面包含有大量有价值的信息。目前采用神经网络模型通过面部行为数据来识别抑郁情绪障碍的方法，虽然能够提升识别抑郁情绪障碍的客观性和准确性，但是，存在着神经网络模型的泛化性能较低，导致难以部署到真实医疗场景中的问题。例如基于刺激内容a分别采集抑郁情绪障碍人员的面部行为数据和健康人员的面部行为数据，形成数据集a。然后采用该数据集a训练的神经网络模型能够通过抑郁情绪障碍人员和健康人员的回答内容，学习抑郁情绪障碍人员和健康人员的差异。但是，在实践中获知，采用数据集...
【技术保护点】
1.一种基于面部行为数据的抑郁情绪障碍识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标面部行为数据的类型为视频数据，所述对所述目标面部行为数据进行编码，得到所述目标面部行为数据的面部特征的第二向量表示，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标刺激数据的类型为视频数据，所述对所述目标刺激数据进行编码，得到所述目标刺激数据的情感特征的第一向量表示，包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述源刺激域...
【技术特征摘要】
1.一种基于面部行为数据的抑郁情绪障碍识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标面部行为数据的类型为视频数据，所述对所述目标面部行为数据进行编码，得到所述目标面部行为数据的面部特征的第二向量表示，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标刺激数据的类型为视频数据，所述对所述目标刺激数据进行编码，得到所述目标刺激数据的情感特征的第一向量表示，包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述源刺激域包括正性类型的刺激数据、中性类型的刺激数据和负性类...
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