論文の概要: GPT as Psychologist? Preliminary Evaluations for GPT-4V on Visual Affective Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05916v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 13:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 11:39:46.114028
• Title: GPT as Psychologist? Preliminary Evaluations for GPT-4V on Visual Affective Computing
• Title（参考訳）: GPTは心理学者? 視覚効果コンピューティングにおけるGPT-4Vの予備評価
• Authors: Hao Lu, Xuesong Niu, Jiyao Wang, Yin Wang, Qingyong Hu, Jiaqi Tang, Yuting Zhang, Kaishen Yuan, Bin Huang, Zitong Yu, Dengbo He, Shuiguang Deng, Hao Chen, Yingcong Chen, Shiguang Shan
• Abstract要約: マルチモーダル言語モデル(MLM)は、テキスト、音声、画像、ビデオなどの複数のソースからの情報を処理、統合するために設計されている。 本稿では、視覚的情緒的タスクと推論タスクにまたがる5つの重要な能力を持つインクリングの適用性を評価する。 GPT4は、顔表情認識性能が正確でないにもかかわらず、顔動作単位認識と微小表現検出において高い精度を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.22275262399378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal language models (MLMs) are designed to process and integrate information from multiple sources, such as text, speech, images, and videos. Despite its success in language understanding, it is critical to evaluate the performance of downstream tasks for better human-centric applications. This paper assesses the application of MLMs with 5 crucial abilities for affective computing, spanning from visual affective tasks and reasoning tasks. The results show that GPT4 has high accuracy in facial action unit recognition and micro-expression detection while its general facial expression recognition performance is not accurate. We also highlight the challenges of achieving fine-grained micro-expression recognition and the potential for further study and demonstrate the versatility and potential of GPT4 for handling advanced tasks in emotion recognition and related fields by integrating with task-related agents for more complex tasks, such as heart rate estimation through signal processing. In conclusion, this paper provides valuable insights into the potential applications and challenges of MLMs in human-centric computing. The interesting samples are available at \url{https://github.com/LuPaoPao/GPT4Affectivity}.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル言語モデル(MLM)は、テキスト、音声、画像、ビデオなどの複数のソースからの情報を処理、統合するために設計されている。 言語理解の成功にもかかわらず、より優れた人間中心のアプリケーションのために下流タスクのパフォーマンスを評価することは重要である。 本稿では、視覚的情緒的タスクと推論タスクにまたがる5つの重要な能力を持つMDMの適用性を評価する。 その結果, GPT4は表情認識性能が不正確であるにもかかわらず, 顔動作単位認識と微小表現検出の精度が高いことがわかった。 また,より複雑なタスク,例えば信号処理による心拍数推定など,タスク関連エージェントと統合することで,感情認識や関連分野における高度なタスクを扱うためのgpt4の汎用性と可能性について,より詳細なマイクロ表現認識の実現の課題とさらなる研究の可能性を強調した。 本稿では,人間中心型コンピューティングにおけるmlmsの応用可能性と課題について考察する。 興味深いサンプルは \url{https://github.com/lupaopao/gpt4affectivity} で入手できる。

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