論文の概要: FEALLM: Advancing Facial Emotion Analysis in Multimodal Large Language Models with Emotional Synergy and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13419v1
• Date: Mon, 19 May 2025 17:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.790459
• Title: FEALLM: Advancing Facial Emotion Analysis in Multimodal Large Language Models with Emotional Synergy and Reasoning
• Title（参考訳）: FEALLM:感情のシナジーと推論による多モーダル大言語モデルにおける顔の感情分析の促進
• Authors: Zhuozhao Hu, Kaishen Yuan, Xin Liu, Zitong Yu, Yuan Zong, Jingang Shi, Huanjing Yue, Jingyu Yang,
• Abstract要約: FEA(Facial Emotion Analysis)は、視覚的感情分析において重要な役割を担っている。 FEALLMは、より詳細な顔情報を取得するために設計された新しいMLLMアーキテクチャである。 我々のモデルは、FEABenchと印象的な一般化能力に強い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.056594433947566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial Emotion Analysis (FEA) plays a crucial role in visual affective computing, aiming to infer a person's emotional state based on facial data. Scientifically, facial expressions (FEs) result from the coordinated movement of facial muscles, which can be decomposed into specific action units (AUs) that provide detailed emotional insights. However, traditional methods often struggle with limited interpretability, constrained generalization and reasoning abilities. Recently, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown exceptional performance in various visual tasks, while they still face significant challenges in FEA due to the lack of specialized datasets and their inability to capture the intricate relationships between FEs and AUs. To address these issues, we introduce a novel FEA Instruction Dataset that provides accurate and aligned FE and AU descriptions and establishes causal reasoning relationships between them, followed by constructing a new benchmark, FEABench. Moreover, we propose FEALLM, a novel MLLM architecture designed to capture more detailed facial information, enhancing its capability in FEA tasks. Our model demonstrates strong performance on FEABench and impressive generalization capability through zero-shot evaluation on various datasets, including RAF-DB, AffectNet, BP4D, and DISFA, showcasing its robustness and effectiveness in FEA tasks. The dataset and code will be available at https://github.com/953206211/FEALLM.
• Abstract（参考訳）: 顔面感情分析(FEA)は、顔データに基づいて人の感情状態を推定することを目的として、視覚的感情コンピューティングにおいて重要な役割を担っている。 科学的には、表情(FE)は顔の筋肉の協調的な動きから生じ、特定の行動単位(AU)に分解され、詳細な感情的な洞察を与える。 しかし、伝統的な方法はしばしば、限定的な解釈可能性、制約付き一般化、推論能力に苦しむ。 近年、MLLM(Multimodal Large Language Models)は、特殊データセットの欠如と、FEとAUの複雑な関係を捉えることができないために、FAAにおいて重要な課題に直面している。 これらの問題に対処するため、新しいFEAインストラクションデータセットを導入し、FEとAUの記述を正確かつ整合的に提供し、それら間の因果関係を確立するとともに、新しいベンチマークであるFEABenchを構築する。 さらに、より詳細な顔情報を取得し、FAAタスクにおけるその能力を高めるために設計された、新しいMLLMアーキテクチャであるFEALLMを提案する。 本モデルでは,RAF-DB,AffectNet,BP4D,disFAなど,各種データセットのゼロショット評価によるFAABenchの性能向上と,FAAタスクにおけるその堅牢性と有効性を示す。 データセットとコードはhttps://github.com/953206211/FEALLM.comから入手できる。

関連論文リスト

• Multimodal Representation Learning Techniques for Comprehensive Facial State Analysis [5.795431510723275]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T16:00:57Z)
• MEMO-Bench: A Multiple Benchmark for Text-to-Image and Multimodal Large Language Models on Human Emotion Analysis [53.012111671763776]
  そこで本研究では、7,145枚の肖像画からなる総合的なベンチマークであるMEMO-Benchを紹介した。 以上の結果から,既存のT2Iモデルは負のモデルよりも肯定的な感情を生成するのに効果的であることが示唆された。 MLLMは人間の感情の識別と認識に一定の効果を示すが、人間のレベルの正確さには欠ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T02:09:48Z)
• Smile upon the Face but Sadness in the Eyes: Emotion Recognition based on Facial Expressions and Eye Behaviors [63.194053817609024]
  視覚行動は、視覚行動支援型マルチモーダル感情認識データセットを作成するための重要な感情的手がかりとなる。 EMERデータセットに感情認識(ER)と表情認識(FER)の両方のアノテーションを初めて提供する。 具体的には、ERとFERの両方のパフォーマンスを同時に向上する新しいEMERTアーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T04:53:55Z)
• EMO-LLaMA: Enhancing Facial Emotion Understanding with Instruction Tuning [27.790079451103065]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T08:28:40Z)
• Facial Affective Behavior Analysis with Instruction Tuning [58.332959295770614]
  顔の感情行動分析(FABA)は、画像から人間の精神状態を理解するために重要である。 従来のアプローチでは、主に個別の感情カテゴリーを識別するためのモデルをデプロイし、複雑な顔の振る舞いに対する細かい粒度と推論能力が欠如している。 本稿では,2つのFABAタスクに対する指示追従データセット,感情と行動の単位認識,および認識能力と生成能力の両方を考慮したベンチマークFABA-Benchを紹介する。 また,顔構造知識と低ランク適応モジュールを事前学習MLLMに導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T19:23:28Z)
• A Multi-resolution Approach to Expression Recognition in the Wild [9.118706387430883]
  顔認識タスクを解決するためのマルチリゾリューション手法を提案する。 私たちは、しばしば異なる解像度で画像が取得されるという観察を直感的に根拠としています。 我々は、Affect-in-the-Wild 2データセットに基づいてトレーニングされたSqueeze-and-Excitationブロックを備えたResNetのようなアーキテクチャを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-09T21:21:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。