一种基于步态行为分析和面部识别的无扰式抑郁症识别方法

本发明公开了一种基于步态行为分析和面部识别的无扰式抑郁症识别方法，涉及计算机与医疗健康领域，具体包括S1：面部识别，录入受试者人脸信息，提取人脸特征与数据库中的重点采集对象进行对比，直至判定为采集对象执行步骤S2；S2：捕获骨骼数据，筛选覆盖大年龄范围的受试者，录制自然行走视频，提取各时间节点受试者的关节坐标组成数据集；S3：数据预处理，对受试者的关节坐标进行数据清洗、坐标标准化、时间对齐和数据增强；S4：模型分类，提取受试者关节坐标数据的特征，针对数据特征构建抑郁症识别模型。本发明使用Kinect有效提取步态行为特征，采用面部识别技术进行目标标记，构建用于精神障碍识别的分类模型，帮助精神障碍风险个体进行识别。