Differential Action Units

StressGAT：用于个性化压力识别的可解释图注意力网络

研究人员开发了StressGAT，一种新颖的图注意力网络，旨在通过面部表情识别压力。该模型通过纳入个性化基线和捕捉非线性时间动态，解决了传统循环神经网络和卷积神经网络的局限性。StressGAT在受试者无关识别中达到了88.62%的准确率，并包含一个多实例学习注意力机制，用于识别峰值压力区间并揭示表达能力表型，从而增强了临床应用的可解释性。