論文の概要: ExpLLM: Towards Chain of Thought for Facial Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02828v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:50:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.185599
- Title: ExpLLM: Towards Chain of Thought for Facial Expression Recognition
- Title（参考訳）: ExpLLM:表情認識のための思考の連鎖を目指して
- Authors: Xing Lan, Jian Xue, Ji Qi, Dongmei Jiang, Ke Lu, Tat-Seng Chua,
- Abstract要約: 本研究では,表情認識のための思考の正確な連鎖(CoT)を生成するExpLLMという新しい手法を提案する。
具体的には、重要な観察、全体的な感情解釈、結論の3つの観点から、CoTメカニズムを設計しました。
RAF-DBとAffectNetデータセットの実験では、ExpLLMは現在の最先端のFERメソッドよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.49849866937758
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Facial expression recognition (FER) is a critical task in multimedia with significant implications across various domains. However, analyzing the causes of facial expressions is essential for accurately recognizing them. Current approaches, such as those based on facial action units (AUs), typically provide AU names and intensities but lack insight into the interactions and relationships between AUs and the overall expression. In this paper, we propose a novel method called ExpLLM, which leverages large language models to generate an accurate chain of thought (CoT) for facial expression recognition. Specifically, we have designed the CoT mechanism from three key perspectives: key observations, overall emotional interpretation, and conclusion. The key observations describe the AU's name, intensity, and associated emotions. The overall emotional interpretation provides an analysis based on multiple AUs and their interactions, identifying the dominant emotions and their relationships. Finally, the conclusion presents the final expression label derived from the preceding analysis. Furthermore, we also introduce the Exp-CoT Engine, designed to construct this expression CoT and generate instruction-description data for training our ExpLLM. Extensive experiments on the RAF-DB and AffectNet datasets demonstrate that ExpLLM outperforms current state-of-the-art FER methods. ExpLLM also surpasses the latest GPT-4o in expression CoT generation, particularly in recognizing micro-expressions where GPT-4o frequently fails.
- Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)はマルチメディアにおいて重要な課題であり、様々な領域において重要な意味を持つ。
しかし、表情の原因を正確に認識するためには、表情の分析が不可欠である。
顔行動単位(AU)に基づく現在のアプローチは、通常、AUの名前と強度を提供するが、AUと全体的な表現の間の相互作用と関係についての洞察が欠如している。
本稿では,大規模な言語モデルを用いて表情認識のための正確な思考連鎖(CoT)を生成するExpLLMという新しい手法を提案する。
具体的には、重要な観察、全体的な感情解釈、結論の3つの観点から、CoTメカニズムを設計しました。
重要な観察では、AUの名前、強さ、および関連する感情が記述されている。
全体的な感情解釈は、複数のAUとその相互作用に基づいて分析を行い、支配的な感情とそれらの関係を識別する。
最後に、この結論は、前回の分析から得られた最終表現ラベルを示す。
さらに,この表現CoTを構築し,ExpLLMをトレーニングするための命令記述データを生成するExp-CoTエンジンについても紹介する。
RAF-DBとAffectNetデータセットに関する大規模な実験は、ExpLLMが現在の最先端FERメソッドより優れていることを示している。
ExpLLM は、特に GPT-4o が頻繁に失敗するマイクロ表現の認識において、CoT 生成における最新の GPT-4o を上回っている。
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