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

📄 arXiv: 2505.13419v1 📥 PDF

作者: Zhuozhao Hu, Kaishen Yuan, Xin Liu, Zitong Yu, Yuan Zong, Jingang Shi, Huanjing Yue, Jingyu Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: 10 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FEALLM以解决面部情感分析中的多模态挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 面部情感分析 多模态大语言模型 情感计算 动作单元 因果推理 深度学习 特征提取 智能人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的面部情感分析方法在可解释性和推理能力方面存在不足，难以处理复杂的面部表情与动作单元之间的关系。
  2. 本文提出了一种新的FEA指令数据集，建立了面部表情与动作单元之间的因果关系，并构建了新的基准FEABench。
  3. FEALLM模型在FEABench上表现优异，并在多个数据集上进行零-shot评估，展现出强大的泛化能力和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

面部情感分析（FEA）在视觉情感计算中至关重要，旨在根据面部数据推断个体的情感状态。面部表情（FEs）由面部肌肉的协调运动产生，可以分解为特定的动作单元（AUs），提供详细的情感洞察。然而，传统方法在可解释性、泛化能力和推理能力方面存在局限。为了解决这些问题，本文提出了一种新的FEA指令数据集，提供准确的FE和AU描述，并建立它们之间的因果推理关系，同时构建了新的基准FEABench。此外，我们提出了FEALLM，一种新型的多模态大语言模型架构，旨在捕捉更详细的面部信息，增强其在FEA任务中的能力。我们的模型在FEABench上表现出色，并通过零-shot评估在多个数据集上展示了令人印象深刻的泛化能力，证明了其在FEA任务中的鲁棒性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统面部情感分析方法在可解释性、泛化能力和推理能力方面的不足，尤其是在面部表情与动作单元之间复杂关系的捕捉上存在挑战。

核心思路：通过构建一个新的FEA指令数据集，提供准确的面部表情和动作单元描述，并建立它们之间的因果推理关系，从而增强模型的推理能力和情感分析的准确性。

技术框架：FEALLM模型的整体架构包括数据预处理模块、特征提取模块和推理模块。数据预处理模块负责处理输入的面部图像，特征提取模块利用深度学习技术提取面部特征，推理模块则基于提取的特征进行情感状态的推断。

关键创新：本文的主要创新在于提出了FEA指令数据集和FEABench基准，前者提供了更为准确的情感描述，后者为模型评估提供了标准化的测试环境。这些创新使得FEALLM能够更好地捕捉面部表情与动作单元之间的关系。

关键设计：在模型设计中，采用了多层卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并引入了自注意力机制以增强模型对重要特征的关注。此外，损失函数设计上结合了分类损失和回归损失，以提高模型的整体性能。

📊 实验亮点

FEALLM在FEABench基准上表现出色，展示了在多个数据集（如RAF-DB、AffectNet、BP4D和DISFA）上的零-shot评估能力，显著提高了情感分析的准确性和鲁棒性，证明了其在面部情感分析任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括情感计算、智能人机交互、心理健康监测等。通过提高面部情感分析的准确性，FEALLM能够在社交机器人、虚拟助手和情感识别系统中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。未来，该模型有望在更广泛的情感理解和人机交互场景中得到应用。

📄 摘要（原文）

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.