論文の概要: Exploring Vision Language Models for Facial Attribute Recognition: Emotion, Race, Gender, and Age

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24148v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:37.179275
• Title: Exploring Vision Language Models for Facial Attribute Recognition: Emotion, Race, Gender, and Age
• Title（参考訳）: 顔の属性認識のための視覚言語モデル:感情, 人種, 性別, 年齢
• Authors: Nouar AlDahoul, Myles Joshua Toledo Tan, Harishwar Reddy Kasireddy, Yasir Zaki,
• Abstract要約: 画像に基づく人口動態の分析と表情の分析は、人間の顔特性の複雑さのためにいくつかの課題がある。 従来のアプローチでは、ラベル付き画像の広範なコレクションに基づいてトレーニングされたCNNやその他の様々なディープラーニング技術が採用されている。 本稿では,GPT,GEMINI,大規模言語・視覚アシスタント(LLAVA),PaliGemma,Microsoft Florence2などの視覚言語モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1399948157377307
• License:
• Abstract: Technologies for recognizing facial attributes like race, gender, age, and emotion have several applications, such as surveillance, advertising content, sentiment analysis, and the study of demographic trends and social behaviors. Analyzing demographic characteristics based on images and analyzing facial expressions have several challenges due to the complexity of humans' facial attributes. Traditional approaches have employed CNNs and various other deep learning techniques, trained on extensive collections of labeled images. While these methods demonstrated effective performance, there remains potential for further enhancements. In this paper, we propose to utilize vision language models (VLMs) such as generative pre-trained transformer (GPT), GEMINI, large language and vision assistant (LLAVA), PaliGemma, and Microsoft Florence2 to recognize facial attributes such as race, gender, age, and emotion from images with human faces. Various datasets like FairFace, AffectNet, and UTKFace have been utilized to evaluate the solutions. The results show that VLMs are competitive if not superior to traditional techniques. Additionally, we propose "FaceScanPaliGemma"--a fine-tuned PaliGemma model--for race, gender, age, and emotion recognition. The results show an accuracy of 81.1%, 95.8%, 80%, and 59.4% for race, gender, age group, and emotion classification, respectively, outperforming pre-trained version of PaliGemma, other VLMs, and SotA methods. Finally, we propose "FaceScanGPT", which is a GPT-4o model to recognize the above attributes when several individuals are present in the image using a prompt engineered for a person with specific facial and/or physical attributes. The results underscore the superior multitasking capability of FaceScanGPT to detect the individual's attributes like hair cut, clothing color, postures, etc., using only a prompt to drive the detection and recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 人種、性別、年齢、感情などの顔の特徴を認識する技術には、監視、広告コンテンツ、感情分析、人口統計や社会行動の研究など、いくつかの応用がある。 画像に基づく人口動態の分析と表情の分析は、人間の顔特性の複雑さのためにいくつかの課題がある。 従来のアプローチでは、ラベル付き画像の広範なコレクションに基づいてトレーニングされたCNNやその他の様々なディープラーニング技術が採用されている。 これらの手法は効果的な性能を示したが、さらなる拡張の可能性はまだ残っている。 本稿では,GPT,GEMINI,大規模言語・視覚アシスタント(LLAVA),PaliGemma,Microsoft Florence2などの視覚言語モデルを用いて,人種,性別,年齢,感情などの顔の特徴を認識する。 FairFace、AffectNet、UTKFaceといったさまざまなデータセットを使用してソリューションを評価している。 その結果,VLMは従来の技術に勝るものではないものの,競争力があることがわかった。 さらに、人種、性別、年齢、感情認識のための微調整されたPaliGemmaモデル「FaceScanPaliGemma」を提案する。 その結果、人種、性別、年齢、感情の分類における81.1%、95.8%、80%、59.4%の精度が、PaliGemma、その他のVLM、およびSotAメソッドよりも優れていた。 最後に,GPT-4oモデルであるFaceScanGPTを提案する。 その結果、FaceScanGPTの優れたマルチタスク能力は、検出および認識タスクを駆動するプロンプトのみを使用して、毛髪、衣服の色、姿勢などの個人の属性を検知する。

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