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?ufig 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?rlicher Sprache und der Computer Vision nutzt, um potenzielle Indikatoren f?r psychische St?rungen zu identifizieren. Das vorgeschlagene System verfolgt einen zweimodalen Ansatz, indem es sowohl Textdaten als auch Gesichtsausdr?cke analysiert, um emotionale und psychologische Zust?nde zu bewerten. Die Analyse von Gef?hlen erfolgt anhand der vom Benutzer generierten Texteingaben, wobei emotionale Anhaltspunkte extrahiert und die Polarit?t und Intensit?t der ausgedr?ckten Gef?hle bewertet werden. Gleichzeitig wird die Erkennung von Gesichtsausdr?cken eingesetzt, um nonverbale Signale mithilfe von Gesichtsmerkmalen und Emotionsklassifizierungsmodellen zu dekodieren. Durch die Integration der Erkenntnisse aus diesen beiden Modalit?ten verbessert das System die Zuverl?ssigkeit und Tiefe der Beurteilung der psychischen Gesundheit. Diese Methode soll Fachleute im Bereich der psychischen Gesundheit unterst?tzen, indem sie eine nicht-invasive, Echtzeit- und skalierbare L?sung bietet.