Defekter i emotionella uttryck är framträdande i flera neuropsykiatriska sjukdomar, inklusive schizofreni. Tillgängliga kliniska ansiktsuttrycksutvärderingar ger subjektiva och kvalitativa mätningar, som baseras på statiska 2D-bilder som inte fångar temporal dynamik och subtiliteter av uttryck förändringar. Därför finns det ett behov av automatiserade, objektiva och kvantitativa mätningar av ansiktsuttryck som fångas upp med hjälp av videor. Detta dokument presenterar en beräkningsram som skapar probabilistiska uttryck profiler för videodata och kan potentiellt bidra till att automatiskt kvantifiera emotionella uttryck skillnader mellan patienter med neuropsykiatriska sjukdomar och friska kontroller. Vår metod upptäcker och spårar automatiskt ansiktsmarkeringar i videor, och extraherar sedan geometriska funktioner för att karakterisera ansiktsuttryck förändringar. För att analysera temporal ansiktsuttryck förändringar, använder vi probabilistiska klassificerare som analyserar ansiktsuttryck i enskilda ramar, och sedan sprida sannolikheter i hela videon för att fånga de temporal egenskaper ansiktsuttryck. Tillämpningarna av vår metod på friska kontroller och fallstudier av patienter med schizofreni och Aspergers syndrom visar förmågan hos den videobaserade uttrycksanalysmetoden att fånga subtiliteter av ansiktsuttryck. Sådana resultat kan bana väg för en videobaserad metod för kvantitativ analys av ansiktsuttryck i klinisk forskning av sjukdomar som orsakar affektiva brister.
Wang m.fl. REF föreslog en beräkningsmetod, som skapar probabilistiska ansiktsuttryck profiler för videodata och hjälper till att automatiskt kvantifiera emotionella uttryck skillnader mellan patienter med neuropsykiatriska sjukdomar (Schizophrenia) och friska kontroller.
Automated video-based facial expression analysis of neuropsychiatric disorders
{'venue': 'Journal of neuroscience methods', 'journal': 'Journal of neuroscience methods', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}