論文の概要: EMO-LLaMA: Enhancing Facial Emotion Understanding with Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11424v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 08:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 17:59:43.067692
• Title: EMO-LLaMA: Enhancing Facial Emotion Understanding with Instruction Tuning
• Title（参考訳）: EMO-LLaMA:インストラクションチューニングによる表情理解の強化
• Authors: Bohao Xing, Zitong Yu, Xin Liu, Kaishen Yuan, Qilang Ye, Weicheng Xie, Huanjing Yue, Jingyu Yang, Heikki Kälviäinen,
• Abstract要約: EMO-LLaMAと呼ばれる新しいMLLMを提案する。これは、事前訓練された顔分析ネットワークからの顔の事前情報を組み込んで、人間の顔情報を強化する。 EMO-LLaMAは、静的および動的FERデータセット間でSOTA互換または競合的な結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.790079451103065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Facial expression recognition (FER) is an important research topic in emotional artificial intelligence. In recent decades, researchers have made remarkable progress. However, current FER paradigms face challenges in generalization, lack semantic information aligned with natural language, and struggle to process both images and videos within a unified framework, making their application in multimodal emotion understanding and human-computer interaction difficult. Multimodal Large Language Models (MLLMs) have recently achieved success, offering advantages in addressing these issues and potentially overcoming the limitations of current FER paradigms. However, directly applying pre-trained MLLMs to FER still faces several challenges. Our zero-shot evaluations of existing open-source MLLMs on FER indicate a significant performance gap compared to GPT-4V and current supervised state-of-the-art (SOTA) methods. In this paper, we aim to enhance MLLMs' capabilities in understanding facial expressions. We first generate instruction data for five FER datasets with Gemini. We then propose a novel MLLM, named EMO-LLaMA, which incorporates facial priors from a pretrained facial analysis network to enhance human facial information. Specifically, we design a Face Info Mining module to extract both global and local facial information. Additionally, we utilize a handcrafted prompt to introduce age-gender-race attributes, considering the emotional differences across different human groups. Extensive experiments show that EMO-LLaMA achieves SOTA-comparable or competitive results across both static and dynamic FER datasets. The instruction dataset and code are available at https://github.com/xxtars/EMO-LLaMA.
• Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)は感情人工知能において重要な研究課題である。 近年、研究者は顕著な進歩を遂げた。 しかし、現在のFERパラダイムは、一般化の課題に直面し、自然言語に整合した意味情報を欠き、画像とビデオの両方を統一されたフレームワーク内で処理することに苦労し、マルチモーダルな感情理解や人間とコンピュータの相互作用に応用することを困難にしている。 最近、MLLM(Multimodal Large Language Models)が成功し、これらの問題に対処し、現在のFERパラダイムの限界を克服するアドバンテージを提供する。 しかし、事前訓練されたMLLMをFERに直接適用することは、まだいくつかの課題に直面している。 fer上の既存のオープンソースMLLMのゼロショット評価は、GPT-4VやSOTA法と比較して大きな性能差を示している。 本稿では,MLLMの表情理解能力を高めることを目的とする。 Geminiを用いて、まず5つのFERデータセットの命令データを生成する。 EMO-LLaMAと命名された新しいMLLMを提案する。このMLLMは、予め訓練された顔分析ネットワークから顔の事前情報を組み込んで、人間の顔情報を強化する。 具体的には、グローバルとローカルの両方の顔情報を抽出するFace Info Miningモジュールを設計する。 さらに,異なるグループ間の感情的差異を考慮し,手作りのプロンプトを用いて年齢・性別・人種特性を導入する。 大規模な実験により、EMO-LLaMAは静的および動的FERデータセット間でSOTA互換または競合的な結果が得られることが示された。 命令データセットとコードはhttps://github.com/xxtars/EMO-LLaMAで公開されている。

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