【摘 要】
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抑郁高危人群是指已经具有抑郁易感人格,并且至少出现一种抑郁症状,但尚未完全符合抑郁症诊断规范（精神疾病诊断与统计手册第五版）的人群,军人因工作环境紧张,极易产生心理问题,此类人群的识别对于抑郁症的预防及治疗有着重大意义。传统的精神障碍筛查主要依据量表,量表筛查虽然可以将被试的心理活动予以量化,但存在情绪干扰、掩饰性强等不足,因此,本文在量表筛查的基础上,对被试的客观眼动特征和面部特征进行提取,提出
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抑郁高危人群是指已经具有抑郁易感人格,并且至少出现一种抑郁症状,但尚未完全符合抑郁症诊断规范（精神疾病诊断与统计手册第五版）的人群,军人因工作环境紧张,极易产生心理问题,此类人群的识别对于抑郁症的预防及治疗有着重大意义。传统的精神障碍筛查主要依据量表,量表筛查虽然可以将被试的心理活动予以量化,但存在情绪干扰、掩饰性强等不足,因此,本文在量表筛查的基础上,对被试的客观眼动特征和面部特征进行提取,提出了基于机器学习研究抑郁高危人群的辅助筛查方法。本文主要工作和贡献如下:（1）提出了两种特征提取方法从眼动数据提取特征并用于训练抑郁高危预测模型。一方面,根据人群对不同词性的偏好差异,设计了一种新颖的词性相关的时域眼动特征提取算法。该方法将测试量表中的条目按照词性划分兴趣区,通过跟踪眼动轨迹来获得被试对词性兴趣区的注视情况并进行编码。另一方面,本文又提出了词性相关频域眼动特征的提取方法,该方法利用被试在每个兴趣区上的眼动轨迹生成时域眼动序列,并通过离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）变换来提取频域眼动能量特征向量。最终通过支持向量机递归消除算法（support vector machine recursive feature elimination,SVM-RFE）对特征集进行特征选择以及模型训练。实验证明,基于这两种特征的模型均可以较好地对抑郁高危人群进行预测,且后者的分类性能要优于前者。（2）提出了两种基于面部运动单元（action unit,AU）特征的抑郁高危人群识别方法。一方面,通过分析AU时序数据以及AU与情绪间的映射关系,将AU强度映射为情绪强度从而提取情绪特征;另一方面,通过对AU时域序列的DCT变换,在频域中构造AU频域能量特征向量。最终,从这两种特征出发,经过特征选择和模型训练,在不同的量表维度上构造了不同的SVM（support vector machine）分类器。实验证明,基于面部运动单元（AU）特征的预测模型也可以较好地对抑郁高危人群进行预测,且基于频域AU特征的分类模型具有更高的预测准确率。
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