論文の概要: Catching Elusive Depression via Facial Micro-Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15862v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 01:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 19:05:58.082550
• Title: Catching Elusive Depression via Facial Micro-Expression Recognition
• Title（参考訳）: 顔面微小表現認識によるうつ病の捕捉
• Authors: Xiaohui Chen and Tie Luo
• Abstract要約: うつ病は一般的な精神疾患であり、継続的なうつ病の症状を引き起こすことがある。 うつ病の1つのカテゴリは、患者が故意または故意に自分の本質的な感情を隠蔽する、強制うつ病(Concealed Depression)である。 そこで本研究では,顔の微細な表現を用いて隠されたうつ病を診断し,根底にある真の感情を検出し,認識することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.236980932143855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depression is a common mental health disorder that can cause consequential symptoms with continuously depressed mood that leads to emotional distress. One category of depression is Concealed Depression, where patients intentionally or unintentionally hide their genuine emotions through exterior optimism, thereby complicating and delaying diagnosis and treatment and leading to unexpected suicides. In this paper, we propose to diagnose concealed depression by using facial micro-expressions (FMEs) to detect and recognize underlying true emotions. However, the extremely low intensity and subtle nature of FMEs make their recognition a tough task. We propose a facial landmark-based Region-of-Interest (ROI) approach to address the challenge, and describe a low-cost and privacy-preserving solution that enables self-diagnosis using portable mobile devices in a personal setting (e.g., at home). We present results and findings that validate our method, and discuss other technical challenges and future directions in applying such techniques to real clinical settings.
• Abstract（参考訳）: うつ病は一般的な精神疾患であり、連続的なうつ病の症状を引き起こし、感情的な苦悩を引き起こす。 うつ病の1つのカテゴリは「Concealed Depression」であり、患者は意図的または意図せずに、外的楽観主義を通じて真の感情を隠す。 そこで本研究では,顔面微小表現(fmes)を用いて真の感情の検出と認識を行い,うつ病の診断法を提案する。 しかし、FMEの極めて低い強度と微妙な性質は、その認識を困難にしている。 課題に対処するための顔のランドマークに基づくRegional-of-Interest(ROI)アプローチを提案し,携帯型モバイルデバイス(例えば自宅)を用いた自己診断を可能にする,低コストかつプライバシ保護ソリューションについて述べる。 本稿では,本手法の有効性を検証し,臨床応用における今後の課題と今後の方向性について考察する。

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