Przewidywanie stanu zdrowia psychicznego przy użyciu analizy nastrojów i rozpoznawania twarzy

Zaburzenia psychiczne stanowią coraz większy problem we współczesnym społeczeństwie, często pozostając niezdiagnozowane ze względu na subtelność ich objawów i piętno otaczające choroby psychiczne. Niniejszy projekt, zatytułowany Mental Health Prediction Using Natural Language Sentiment and Facial Expression Recognition, przedstawia kompleksową, zautomatyzowaną strukturę, która wykorzystuje postępy w przetwarzaniu języka naturalnego i wizji komputerowej w celu identyfikacji potencjalnych wskaźników zaburzeń zdrowia psychicznego. Proponowany system przyjmuje podejście dwumodalnościowe, analizując zarówno dane tekstowe, jak i mimikę twarzy w celu oceny stanów emocjonalnych i psychologicznych. Analiza nastrojów jest przeprowadzana na danych tekstowych generowanych przez użytkownika, wyodrębniając wskazówki emocjonalne i oceniając polaryzację i intensywność wyrażanych nastrojów. Jednocześnie rozpoznawanie wyrazu twarzy jest wykorzystywane do dekodowania sygnałów niewerbalnych za pomocą punktów orientacyjnych twarzy i modeli klasyfikacji emocji. Integrując spostrzeżenia z tych dwóch modalności, system zwiększa wiarygodność i głębokość oceny zdrowia psychicznego. Metodologia ta ma na celu pomoc specjalistom w zakresie zdrowia psychicznego poprzez zapewnienie nieinwazyjnego, skalowalnego rozwiązania w czasie rzeczywistym.