論文の概要: Multimodal Representation Learning Techniques for Comprehensive Facial State Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10351v1
- Date: Mon, 14 Apr 2025 16:00:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:51:20.937685
- Title: Multimodal Representation Learning Techniques for Comprehensive Facial State Analysis
- Title（参考訳）: 総合的顔状態解析のためのマルチモーダル表現学習技術
- Authors: Kaiwen Zheng, Xuri Ge, Junchen Fu, Jun Peng, Joemon M. Jose,
- Abstract要約: マルチモーダル顔状態解析のための包括的パイプラインを提案する。
本稿では,アクション・ユニット(AU)と感情認識に適した,新しいマルチレベル・マルチモーダル・フェイス・ファンデーション・モデル(MF2)を提案する。
実験は、AUと感情検出タスクにおいて優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.795431510723275
- License:
- Abstract: Multimodal foundation models have significantly improved feature representation by integrating information from multiple modalities, making them highly suitable for a broader set of applications. However, the exploration of multimodal facial representation for understanding perception has been limited. Understanding and analyzing facial states, such as Action Units (AUs) and emotions, require a comprehensive and robust framework that bridges visual and linguistic modalities. In this paper, we present a comprehensive pipeline for multimodal facial state analysis. First, we compile a new Multimodal Face Dataset (MFA) by generating detailed multilevel language descriptions of face, incorporating Action Unit (AU) and emotion descriptions, by leveraging GPT-4o. Second, we introduce a novel Multilevel Multimodal Face Foundation model (MF^2) tailored for Action Unit (AU) and emotion recognition. Our model incorporates comprehensive visual feature modeling at both local and global levels of face image, enhancing its ability to represent detailed facial appearances. This design aligns visual representations with structured AU and emotion descriptions, ensuring effective cross-modal integration. Third, we develop a Decoupled Fine-Tuning Network (DFN) that efficiently adapts MF^2 across various tasks and datasets. This approach not only reduces computational overhead but also broadens the applicability of the foundation model to diverse scenarios. Experimentation show superior performance for AU and emotion detection tasks.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルは、複数のモーダルからの情報を統合することで、特徴表現を大幅に改善し、より広範なアプリケーションに非常に適している。
しかし、知覚の理解のためのマルチモーダル顔表現の探索は限られている。
アクション・ユニット(AU)や感情などの顔の状態を理解し分析するには、視覚的・言語的モダリティを橋渡しする包括的で堅牢な枠組みが必要である。
本稿では,マルチモーダル顔状態解析のための包括的パイプラインを提案する。
まず、GPT-4oを利用して、顔の詳細な多段階言語記述を生成し、アクションユニット(AU)と感情記述を組み込むことにより、新しいマルチモーダル顔データセット(MFA)をコンパイルする。
第2に、アクションユニット(AU)と感情認識に適した新しいマルチレベルマルチモーダルフェイスファウンデーションモデル(MF^2)を導入する。
本モデルでは,顔画像の局所的およびグローバルなレベルの包括的視覚特徴モデリングを導入し,顔の外観を詳細に表現する能力を向上させる。
このデザインは、視覚表現を構造化されたAUと感情記述と整合させ、効果的なクロスモーダル統合を保証する。
第三に、様々なタスクやデータセットにMF^2を効率よく適応するDecoupled Fine-Tuning Network (DFN) を開発した。
このアプローチは計算オーバーヘッドを減らすだけでなく、基礎モデルのさまざまなシナリオへの適用性も拡大します。
実験は、AUと感情検出タスクにおいて優れた性能を示す。
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