本文介绍了一种通过整合在线社交活动与医学信号来感知个体心理状态的框架。该框架利用网络摄像头视频追踪用户的头部移动、心率、眨眼频率等，并结合面部表情及用户交互行为进行分析。通过对数据预处理后，采用包括逻辑回归和支持向量机在内的多种模型预测个体的心理健康状况。
由Jiebo Luo等人发表在AAAI 2015上Tackling Mental Health by Integrating Unobtrusive Multimodal Sensing解决心理健康
- 提出了一种框架，利用在线社交活动和医学信号去感知人的心理状态，即positive or negative
- 通过框架搜集到一些数据，利用机器学习的方法来识别心理
框架
方法
利用Webcam Video 来跟踪人的移动
1、Head Movement Analysis头部移动分析，
2、Heart Rate Analysis
3、Eye Blink Analysis
4、Pupillary Variation Analysis(瞳孔变化分析)
5、Facial Expression Analysis
6、User Interaction Tracking
7、Content Tracking
1、Data Preprocessing
- Data cleaning
- Data transformation
- Time series normalization
- Feature Analysis
2、 Pattern Prediction Based on Time Series
- logistic regression
- SVM classifier
- HMM(隐马尔可夫模型)
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