基于人脸多特征融合的精神分裂症自动识别

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。