自闭症发病率呈逐年上升趋势,早期发现和及时干预可以显著改善预后,能够很大程度上改善自闭症儿童的语言能力、认知能力以及行为习惯,因此,自闭症的早期识别工作意义重大.传统识别方法能够获得较好的识别结果,但过程耗时且高度依赖于专业人员的操作,而已有的智能化识别方法的识别精度难以满足应用需求.本研究探索了融合多模态数据的自闭症儿童智能化识别方法,通过对行为数据和认知数据的分析发现,自闭症儿童和典型发展儿童在眼动、面部表情、认知得分和认知反应时数据上存在显著性差异.本研究利用数据差异性分析进行特征选择,构建了融合多模态数据的自闭症儿童识别框架,该框架根据数据来源和时间...
