Video Emotion Open-vocabulary Recognition Based on Multimodal Large Language Model

📄 arXiv: 2408.11286v2 📥 PDF

作者: Mengying Ge, Dongkai Tang, Mingyang Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-21 (更新: 2024-08-22)

💡 一句话要点

提出基于多模态大语言模型的视频开放词汇情感识别方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 情感识别 开放词汇 大语言模型 视频理解

📋 核心要点

  1. 传统情感识别数据集标签固定，难以捕捉复杂场景中细微的情感变化。
  2. 利用多模态大语言模型生成开放词汇情感标签，更全面地描述视频情感。
  3. 在MER2024挑战赛中，该方法在开放词汇情感识别任务上表现出显著优势。

📝 摘要（中文）

多模态情感识别是一个备受关注的任务。然而，传统数据集基于固定的标签，导致模型通常侧重于主要情感，而忽略了复杂场景中详细的情感变化。本报告介绍了一种使用多模态大语言模型（MLLMs）技术从视频中生成开放词汇情感标签的解决方案。该解决方案包括框架的使用、数据生成和处理、训练方法、结果生成和多模型协同判断。在MER2024挑战赛的MER-OV（开放词汇情感识别）中，我们的方法取得了显著优势，展现了其在复杂情感计算方面的卓越能力。

🔬 方法详解

问题定义：传统情感识别方法依赖于预定义的标签集合，无法充分表达视频中复杂和细微的情感变化。现有方法难以捕捉到场景中多种情感的混合，以及情感表达的细微差别，限制了模型在实际应用中的泛化能力。

核心思路：利用多模态大语言模型（MLLMs）的强大生成能力，直接从视频内容生成开放词汇的情感描述。这种方法摆脱了固定标签的限制，能够更灵活、更细致地表达视频中的情感信息。通过结合视觉和听觉信息，MLLMs可以更好地理解视频内容，并生成更准确的情感标签。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据生成与处理：利用MLLMs生成视频的开放词汇情感标签，并对数据进行清洗和预处理。2) 模型训练：使用生成的数据训练情感识别模型，使其能够根据视频内容预测开放词汇情感标签。3) 结果生成：利用训练好的模型对新的视频进行情感识别，生成开放词汇情感标签。4) 多模型协同判断：采用多个模型进行协同判断，提高情感识别的准确性和鲁棒性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将多模态大语言模型应用于视频情感识别，并生成开放词汇情感标签。与传统方法相比，该方法能够更灵活、更细致地表达视频中的情感信息，避免了固定标签的限制。此外，多模型协同判断机制进一步提高了情感识别的准确性和鲁棒性。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 如何选择和配置MLLMs，以使其能够有效地理解视频内容并生成情感标签。2) 如何设计损失函数，以优化模型的训练过程。3) 如何进行多模型协同判断，以提高情感识别的准确性和鲁棒性。这些细节在论文中可能没有详细展开，需要进一步研究。

📊 实验亮点

该方法在MER2024挑战赛的MER-OV任务中取得了显著优势，表明其在复杂情感计算方面具有卓越的能力。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，需要查阅论文全文以获取更详细的实验结果和分析。但摘要强调了该方法在开放词汇情感识别方面的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如视频内容分析、情感计算、智能监控、人机交互等。通过准确识别视频中的情感信息，可以更好地理解用户的情感需求，为用户提供个性化的服务。在智能监控领域，可以利用情感识别技术检测异常行为，提高安全防范能力。此外，该技术还可以应用于电影、广告等领域，分析观众的情感反应，优化内容创作。

📄 摘要（原文）

Multimodal emotion recognition is a task of great concern. However, traditional data sets are based on fixed labels, resulting in models that often focus on main emotions and ignore detailed emotional changes in complex scenes. This report introduces the solution of using MLLMs technology to generate open-vocabulary emotion labels from a video. The solution includes the use of framework, data generation and processing, training methods, results generation and multi-model co-judgment. In the MER-OV (Open-Word Emotion Recognition) of the MER2024 challenge, our method achieved significant advantages, leading to its superior capabilities in complex emotion computation.