BehavDep多模态抑郁评估稀疏因子框架

Guimin Hu等作者发表论文，提出多模态抑郁评估框架BehavDep。该框架把多模态行为表征分解为稀疏潜在因子，再通过语义桥与具有行为意义的概念关联。 据论文，BehavDep用弱监督学习视频级抑郁倾向分数，并聚合多次观测信息完成用户级评估，实验取得最佳整体评估表现。论文还称该框架揭示了不同模态的互补贡献、跨观测的异质行为模式，以及对概念级编辑的预测响应。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。