Piirteiden syväoppiminen masennuksen automaattiseen tunnistukseen kasvonilmeistä

Väitöstilaisuuden tiedot

Väitöstilaisuuden päivämäärä ja aika

Väitöstilaisuuden paikka

L10, Linnanmaa.

Väitöksen aihe

Piirteiden syväoppiminen masennuksen automaattiseen tunnistukseen kasvonilmeistä

Väittelijä

Master of Science Wheidima Carneiro de Melo

Tiedekunta ja yksikkö

Oulun yliopiston tutkijakoulu, Tieto- ja sähkötekniikan tiedekunta, Konenäön ja signaalianalyysin tutkimuskeskus (CMVS)

Oppiaine

Tietojenkäsittelytiede

Vastaväittäjä

Dosentti Heikki Huttunen, Tampereen teknillinen yliopisto

Kustos

Apulaisprofessori Miguel Bordallo López, Oulun yliopisto

Lisää tapahtuma kalenteriin

Piirteiden syväoppiminen masennuksen automaattiseen tunnistukseen kasvonilmeistä

Masennus on yleinen mielenterveyden häiriö, joka heikentää merkittävästi yksilön elämänlaatua. Perinteiset diagnostiset menetelmät nojaavat joko kliinikon arvioon oireista potilaan kertomuksen perusteella tai itsearvioihin. Subjektiivinen arviointi on johtanut vaikeuksiin tunnistaa masennusta. Tämä motivoi kehittämään automaattisia diagnostiikkajärjestelmiä tarjoamaan objektiivista ja luotettavaa tietoa masennustiloista. Viime aikoina kiinnostus hyödyntää kasvoista saatavaa informaatiota kyseisissä järjestelmissä on noussut, sillä on pystytty osoittamaan ilmeiden välittävän arvokasta tietoa masennuksesta.

Tässä väitöskirjassa esitetään laskennallisia malleja tutkimaan korrelaatiota ilmeiden ja masennustilojen välillä. Tehtävä on haastava, sillä:
1) ilmeiden ja masennuksen eri tasojen väliset erot saattavat olla pieniä ja
2) kasvoanalyysiin liittyy monimutkaisuuksia.

Tästä näkökulmasta tutkitaan erilaisia syväoppimistekniikoita mallintamaan tehokkaasti ilmeitä masennuksen automaattisessa tunnistuksessa. Erityisesti suunnitellaan arkkitehtuureja, jotka mallintavat kasvoja ja niiden dynamiikkaa videoista. Tätä varten analysoidaan rakenteita, jotka tutkivat kiinteää spatiotemporaalista aluetta sekä spatiotemporaalista moniskaalainformaatiota. Havaintojen pohjalta spatiotemporaalisten moniskaalarakenteiden käyttö parantaa piirteiden irrotuskykyä masennuksen esitystavan oppimisessa. Masennusjakaumien antama lisä masennusestimaattien luotettavuudessa osoitetaan.

Toinen tärkeä sovellushaaste on luokitellun datan niukkuus, mistä seuraa tarve oppia tehokkaita esitystapoja. Tätä varten aluksi kehitetään yhdistämismenetelmä kasvojen dynamiikan koodaamiseksi kuvakartalle, jota voidaan tutkia laskennallisesti kevyillä syväoppimismenetelmillä. Lisäksi suunnitellaan arkkitehtuuri, joka rekisteröi eri ilmeiden vaihtelua. Perusteena ovat funktiot, jotka tutkivat piirteitä useilla arvoalueilla ilman opittavia parametreja. Lopuksi kehitetään arkkitehtuuri tutkimaan masennukseen ja kivun tunteeseen liittyviä ilmeitä, sillä masentuneet ihmiset saattavat kokea kipua. Arkkitehtuurin rakentamisessa käytetään erilaisia strategioita spatiotemporaalisten moniskaalapiirteiden irrottamiseen. Laajat kokeet osoittavat, että esitetyillä menetelmillä on potentiaalia luoda erottelukykyisiä esitystapoja.
Viimeksi päivitetty: 2.8.2022