Vorhersage der psychischen Gesundheit mithilfe von Stimmungsanalyse und Gesichtserkennung

Psychische Erkrankungen stellen in der heutigen Gesellschaft ein wachsendes Problem dar, da sie aufgrund ihrer subtilen Symptome und des Stigmas, das psychische Erkrankungen umgibt, h酳fig nicht diagnostiziert werden. Dieses Projekt mit dem Titel Mental Health Prediction Using Natural Language Sentiment and Facial Expression Recognition stellt ein umfassendes, automatisiertes System vor, das die Fortschritte in der Verarbeitung natlicher Sprache und der Computer Vision nutzt, um potenzielle Indikatoren f psychische St顤ungen zu identifizieren. Das vorgeschlagene System verfolgt einen zweimodalen Ansatz, indem es sowohl Textdaten als auch Gesichtsausdrke analysiert, um emotionale und psychologische Zust鄚de zu bewerten. Die Analyse von Geflen erfolgt anhand der vom Benutzer generierten Texteingaben, wobei emotionale Anhaltspunkte extrahiert und die Polarit酹 und Intensit酹 der ausgedrkten Gefle bewertet werden. Gleichzeitig wird die Erkennung von Gesichtsausdrken eingesetzt, um nonverbale Signale mithilfe von Gesichtsmerkmalen und Emotionsklassifizierungsmodellen zu dekodieren. Durch die Integration der Erkenntnisse aus diesen beiden Modalit酹en verbessert das System die Zuverl酲sigkeit und Tiefe der Beurteilung der psychischen Gesundheit. Diese Methode soll Fachleute im Bereich der psychischen Gesundheit unterstzen, indem sie eine nicht-invasive, Echtzeit- und skalierbare L飉ung bietet.