本发明公开了一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，本发明的主要设计构思在于，围绕抑郁人群冲突处理障碍及负性偏向的核心症状，有机结合脑电生理指标及面部影像指标，评测其冲突处理障碍的程度，进而为抑郁症的识别及预估的提炼出客观、量化指标。具体是基于预设的实验范式执行脑电刺激实验，并同步采集被试的面部表情影像数据及个体脑电数据，经解析得到N270波形后，对面部表情影像数据及N270波形进行多特征提取，再将多特征整合后输入经训练的神经网络模型，输出抑郁症病症辅助识别结果。本发明不仅能够提供辅助医生利用实验波形及影像数据辨识抑郁症的客观指标，还具有准确性高、鲁棒性强、误差率低的优点。