論文の概要: MicroEmo: Time-Sensitive Multimodal Emotion Recognition with Micro-Expression Dynamics in Video Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16552v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 01:09:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 12:45:47.625478
- Title: MicroEmo: Time-Sensitive Multimodal Emotion Recognition with Micro-Expression Dynamics in Video Dialogues
- Title（参考訳）: MicroEmo:ビデオ対話におけるマイクロ圧縮ダイナミクスを用いた時間感度マルチモーダル感情認識
- Authors: Liyun Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,局所的な顔マイクロ圧縮のダイナミクスに注意を向け,時間に敏感なマルチモーダル言語モデル(MLLM)を提案する。
本モデルでは,(1)グローバルなフレームレベル・タイムスタンプ結合画像特徴とマイクロ表現の時間的ダイナミクスの局所的な顔特徴とを融合したグローバルな視覚的エンコーダ,(2)発話セグメントごとに視覚的トークンシーケンスを生成し,それらを組み合わせてマルチスケールおよび文脈的依存関係をキャプチャする発話認識ビデオQ-Formerの2つのアーキテクチャ的コントリビューションを取り入れた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable multimodal emotion recognition capabilities, integrating multimodal cues from visual, acoustic, and linguistic contexts in the video to recognize human emotional states. However, existing methods ignore capturing local facial features of temporal dynamics of micro-expressions and do not leverage the contextual dependencies of the utterance-aware temporal segments in the video, thereby limiting their expected effectiveness to a certain extent. In this work, we propose MicroEmo, a time-sensitive MLLM aimed at directing attention to the local facial micro-expression dynamics and the contextual dependencies of utterance-aware video clips. Our model incorporates two key architectural contributions: (1) a global-local attention visual encoder that integrates global frame-level timestamp-bound image features with local facial features of temporal dynamics of micro-expressions; (2) an utterance-aware video Q-Former that captures multi-scale and contextual dependencies by generating visual token sequences for each utterance segment and for the entire video then combining them. Preliminary qualitative experiments demonstrate that in a new Explainable Multimodal Emotion Recognition (EMER) task that exploits multi-modal and multi-faceted clues to predict emotions in an open-vocabulary (OV) manner, MicroEmo demonstrates its effectiveness compared with the latest methods.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚的、音響的、言語的文脈から多モーダルなキューを統合し、人間の感情状態を認識することで、目覚ましいマルチモーダルな感情認識能力を示した。
しかし、既存の手法では、マイクロ表現の時間的ダイナミクスの局所的な顔の特徴を捉えることを無視し、ビデオ中の発話認識時間セグメントの文脈依存性を活用せず、期待される効果をある程度制限する。
本研究では,局所的な顔のマイクロ圧縮ダイナミクスと発話認識ビデオクリップの文脈依存性に注意を向けた,時間に敏感なMLLMであるMicroEmoを提案する。
提案モデルでは,(1)グローバルなフレームレベルのタイムスタンプ結合画像特徴とマイクロ表現の時間的ダイナミクスの局所的な顔特徴を統合したグローバルな視覚的エンコーダ,(2)発話セグメントごとに視覚的トークンシーケンスを生成して,複数のスケールおよびコンテキスト依存性をキャプチャする発話対応ビデオQ-Formerの2つのアーキテクチャ的コントリビューションを取り入れた。
予備的な質的実験では、複数モーダルおよび多面的手がかりを利用して、オープンボキャブラリ(OV)方式で感情を予測するEMER(Explainable Multimodal Emotion Recognition)タスクにおいて、MicroEmoは最新の手法と比較してその効果を示す。
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