Unsupervised Multiview Contrastive Language-Image Joint Learning with Pseudo-Labeled Prompts Via Vision-Language Model for 3D/4D Facial Expression Recognition

📄 arXiv: 2505.09336v1 📥 PDF

作者: Muzammil Behzad

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

提出MultiviewVLM，用于无监督多视角对比语言-图像联合学习的3D/4D面部表情识别。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多视角学习 对比学习 视觉-语言模型 3D/4D面部表情识别 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有3D/4D面部表情识别方法缺乏有效的无监督多视角学习机制，难以捕捉不同视角下的情感语义。
  2. MultiviewVLM利用伪标签提示引导视觉和语言模型的隐式对齐，构建联合嵌入空间以对齐多视角表征。
  3. 实验结果表明，MultiviewVLM在3D/4D面部表情识别任务上超越了现有方法，并具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出MultiviewVLM，一个视觉-语言模型，专为从3D/4D数据中进行面部情感的无监督对比多视角表征学习而设计。我们的架构集成了从生成的文本提示中获得的伪标签，以引导情感语义的隐式对齐。为了捕捉跨多视角的共享信息，我们提出了一个联合嵌入空间，该空间在不需要显式监督的情况下对齐多视角表征。我们通过一种新颖的多视角对比学习策略来进一步增强我们模型的可区分性，该策略利用稳定的正负样本对采样。引入了一个梯度友好的损失函数，以促进更平滑和更稳定的收敛，并且该模型针对分布式训练进行了优化，以确保可扩展性。广泛的实验表明，MultiviewVLM优于现有的最先进方法，并且可以通过最小的修改轻松地适应各种实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D/4D面部表情识别中，如何有效利用多视角信息进行无监督学习的问题。现有方法通常依赖于手工设计的特征或需要大量标注数据，难以捕捉不同视角下的情感语义关联，且泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大表征能力，通过对比学习的方式，将多视角面部表情数据与生成的文本提示对齐，从而学习到具有情感语义的联合嵌入空间。这种方法无需显式标注，能够有效利用多视角信息，提高模型的泛化能力。

技术框架：MultiviewVLM的整体架构包含以下几个主要模块：1) 文本提示生成模块：根据面部表情数据生成相应的文本描述作为伪标签。2) 视觉编码器：用于提取多视角面部表情数据的视觉特征。3) 语言编码器：用于编码生成的文本提示。4) 联合嵌入空间：将视觉特征和语言特征映射到同一个嵌入空间。5) 多视角对比学习模块：通过对比学习的方式，使来自同一面部表情的不同视角数据在嵌入空间中更接近，而与来自不同面部表情的数据更远离。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于伪标签提示的无监督多视角对比学习框架，能够有效利用VLM的表征能力进行3D/4D面部表情识别。2) 设计了一种稳定的正负样本对采样策略，提高了对比学习的效率和稳定性。3) 引入了一种梯度友好的损失函数，促进了模型更平滑和稳定的收敛。

关键设计：在文本提示生成方面，论文采用了预训练的语言模型，并根据面部表情的类别生成相应的文本描述。在对比学习方面，论文设计了一种多视角对比损失函数，该损失函数鼓励来自同一面部表情的不同视角数据在嵌入空间中更接近，而与来自不同面部表情的数据更远离。此外，论文还采用了分布式训练策略，以提高模型的可扩展性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MultiviewVLM在3D/4D面部表情识别任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体而言，该模型在多个公开数据集上取得了SOTA结果，并且在无监督学习的设置下，性能接近甚至超过了一些有监督的方法。实验结果表明，该模型具有良好的泛化能力和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、情感计算、医疗诊断等领域。例如，可以用于开发更自然、更智能的虚拟助手，帮助医生诊断精神疾病，或用于改善在线教育和娱乐体验。未来，该技术有望在机器人、智能监控等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce MultiviewVLM, a vision-language model designed for unsupervised contrastive multiview representation learning of facial emotions from 3D/4D data. Our architecture integrates pseudo-labels derived from generated textual prompts to guide implicit alignment of emotional semantics. To capture shared information across multi-views, we propose a joint embedding space that aligns multiview representations without requiring explicit supervision. We further enhance the discriminability of our model through a novel multiview contrastive learning strategy that leverages stable positive-negative pair sampling. A gradient-friendly loss function is introduced to promote smoother and more stable convergence, and the model is optimized for distributed training to ensure scalability. Extensive experiments demonstrate that MultiviewVLM outperforms existing state-of-the-art methods and can be easily adapted to various real-world applications with minimal modifications.