[发明专利]一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统

权利要求书

1.一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：包括：

数据采集模块(1)：采集受试对象的访谈视频，每一段视频都对应标注了抑郁程度HAMD-17分值y；所述数据采集模块(1)的访谈视频的内容为受试对象接受HAMD-17量表访谈时的面部动作；

预处理和特征提取模块(2)：根据FACS手册定义视频特征库f，并在访谈视频中提取视频特征库f及其对应的HAMD-17分值y，并对HAMD-17分值y进行5级量化得到HAMD-17量化分值；

相关特征提取模块(3)：获取视频特征库f中与抑郁严重程度最相关的特征f_s；

预测模型训练模块(4)：利用ε-SVR参数回归方法建立抑郁程度的预测模型函数h(·)；

新视频标注模块(5)：对于新输入的访谈视频，自动标注出最值得注意的位置和区段；

新视频预测模块(6)：由预测模型函数h(·)给出新输入访谈视频的抑郁严重程度

2.根据权利要求1所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述视频特征库f中包括FACS手册定义的AU特征f_AU，AU组合事件特征f_AUc，AU时间域统计特征f_AUt，底层几何特征f_Geo，底层表观特征f_App；其中，AU为表情动作单元。

3.根据权利要求2所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述底层表观特征f_App选用SIFT的描述子。

4.根据权利要求1所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述预处理和特征提取模块(2)中的HAMD-17量化分值是对HAMD-17分值y进行5级量化得到，量化区间为：0-7、8-13、14-18、19-22、23分及以上；对应的HAMD-17的量化分值分别为1、2、3、4、5。

5.根据权利要求1所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述相关特征提取模块(3)是在预处理和特征提取模块(2)提取的视频特征库f和对应的HAMD-17分值基础上，利用皮尔逊相关系数搜索视频特征库中与抑郁严重程度最相关的特征f_s；在搜索与抑郁严重程度最相关的特征f_s时，对视频特征库f中每一个维度计算皮尔逊相关系数R(i)，然后基于R(i)²对特征维度降序排列。

6.根据权利要求1所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述预测模型训练模块(4)是基于相关特征提取模块(3)得到的与抑郁严重程度最相关的特征，建立的抑郁程度预测模型。

7.根据权利要求6所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述的抑郁程度预测模型输出为HAMD-17量化分值，HAMD-17的量化分值1、2、3、4、5分别对应正常、轻微、中性、重度和极重度五个抑郁等级。

8.根据权利要求1所述的基于表情分析的抑郁程度自动评估系统，其特征在于：所述新视频标注模块(5)根据相关特征提取模块(3)得到的与抑郁严重程度最相关的特征，在视频的相应帧区间内进行标注，便于回顾视频中与抑郁严重程度最相关视频位置和区段。