针对实现基于计算机辅助的自动抑郁识别的迫切需求，开展了面向中国人群的基于面部行为和语音特征的重度抑郁识别研究。首先，从已构建的抑郁症数据集中选取符合研究条件的72个样本进行分析；然后，采用变分模态分解法将面部活动和语音数据分解为不同的频率分量，并通过分析不同频段的能量分布来构建特征集；最后，采用多种分类器的投票决策实现抑郁识别。实验结果表明，男性被试组的识别正确率可达到81.1%，女性被试组可达到78.7%，在保护被试个人隐私的前提下获得了较高的分类结果。
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