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FACIAL EXPRESSION MEASUREMENT FOR ASSESSMENT, MONITORING, AND TREATMENT EVALUATION OF AFFECTIVE AND NEUROLOGICAL DISORDERS
专利权人:
EMOTIENT
发明人:
MOVELLAN, Javier,BARTLETT, Marian, Steward,FASEL, Ian,LITTLEWORT, Gwen, Ford,SUSSKIND, Joshua,WHITEHILL, Jacob
申请号:
USUS2014/016138
公开号:
WO2014/127065A2
申请日:
2014.02.12
申请国别(地区):
WO
年份:
2014
代理人:
摘要:
Apparatus, methods, and articles of manufacture facilitate diagnosis of affective mental and neurological disorders. Extended facial expression responses to various stimuli are evoked or spontaneously collected, and automatically evaluated using machine learning techniques and automatic facial expression measurement (AFEM) techniques. The stimuli may include pictures, videos, tasks of various emotion-eliciting paradigms, such as a reward-punishment paradigm, an anger eliciting paradigm, a fear eliciting paradigm, and a structured interview paradigm. The extended facial expression responses, which may include facial expression responses as well head pose responses and gesture responses, are analyzed using machine learning techniques to diagnose the subject, to estimate the likelihood that the subject suffers from a specific disorder, and/or to evaluate treatment efficacy.Linvention concerne un appareil, des procédés et des articles manufacturés qui facilitent le diagnostic de troubles affectifs mentaux et neurologiques. Des réponses dexpression faciale prolongée à divers stimuli sont évoquées ou recueillies spontanément et automatiquement évaluées au moyen de techniques dapprentissage machine et de techniques de mesure automatique dexpression faciale (MAEF). Les stimuli peuvent comprendre des images, des vidéos, des tâches de divers paradigmes induisant une émotion, comme un paradigme récompense-punition, un paradigme induisant la colère, un paradigme induisant la peur, et un paradigme dentretien structuré. Les réponses dexpression faciale prolongée, qui peuvent comprendre des réponses dexpression faciale ainsi que des réponses de posture de tête et des réponses gestuelles, sont analysées au moyen de techniques dapprentissage machine pour diagnostiquer le sujet, pour estimer la probabilité pour que le sujet souffre dun trouble spécifique, et/ou pour évaluer lefficacité dun traitement.
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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