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GPT-4V with Emotion: A Zero-shot Benchmark for Generalized Emotion Recognition


Core Concepts
GPT-4V demonstrates strong visual understanding capabilities in Generalized Emotion Recognition tasks, but struggles with specialized knowledge like micro-expressions.
Abstract
This article evaluates GPT-4V's performance in emotion recognition tasks across various datasets. It discusses the model's ability to integrate multimodal clues and exploit temporal information. The study highlights the limitations of GPT-4V in recognizing micro-expressions and provides insights into potential future research directions. Structure: Introduction: Discusses the importance of emotion recognition and introduces Generalized Emotion Recognition (GER) tasks. Related Works: Explores different tasks within GER and their distinctions. Task Description: Details each task and dataset used for evaluation. GPT-4V Calling Strategy: Describes the strategy designed for handling requests in GER tasks. Results and Discussion: Presents main results, including comparisons with baselines and supervised systems. Temporal Modeling Ability: Evaluates GPT-4V's performance based on sampling frames in dynamic facial emotion recognition. Multimodal Fusion Ability: Examines GPT-4V's ability to integrate multimodal information in emotion recognition tasks. System Stability: Analyzes the stability of GPT-4V predictions through multiple runs. Class-wise Performance Analysis: Visualizes confusion matrices to analyze class-wise prediction consistency. Robustness to Template Change: Explores how changes in prompt templates affect GPT-4V's performance. Robustness to Color Space: Evaluates GPT-4V's robustness to color space changes using grayscale images. Security Check: Discusses instances where security checks impact model predictions. Case Study: Provides examples of incorrect predictions made by GPT-4V in different tasks.
Stats
この論文は、GPT-4Vの評価結果に基づいて、様々なデータセットで感情認識タスクのパフォーマンスを評価しています。
Quotes
"Through experimental analysis, we observe that GPT-4V exhibits strong visual understanding capabilities in GER tasks." "GPT-4V is primarily designed for general domains and cannot recognize micro-expressions that require specialized knowledge."

Key Insights Distilled From

by Zheng Lian,L... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.04293.pdf
GPT-4V with Emotion

Deeper Inquiries

どのようにしてGPT-4Vはマルチモーダルな手がかりを統合し、時間情報を活用する能力を示していますか?

GPT-4Vはマルチモーダルな手がかりを統合する能力を示すために、複数の入力形式(画像やテキスト)に対応しています。例えば、動的な表情認識タスクでは、ビデオからフレームをサンプリングし、それらのフレームごとにGPT-4Vに順次提供します。これにより、ビデオ内での時間的変化や連続性も考慮されます。また、Tweet感情分析などのタスクでは画像とテキストが組み合わさった入力形式も扱い、複数のモダリティから得られる情報を有効活用します。

この研究では、マイクロ表現の認識におけるGPT-4Vの限界が明らかにされていますが、これらの微細な表現を認識するための改善策はありますか?

マイクロ表現は通常人間以外難しく捉えることが挑戦です。GPT-4Vは一般的なドメイン向け設計されており専門知識が必要とされる微細な表現へ適切な予測能力を持っていませんでした。この問題へ対処する方法としては、「微細」エンコード技術や特定ドメイン向けトレーニングデータセットで事前学習させることで精度向上可能性があります。

GPT-4Vが異なるカラースペースでのロバスト性を示すことから、色空間変更がモデルのパフォーマンスに与える影響は何ですか?

色空間変更時でも同等程度良好パフォーマンス展開した点から見ても色空間変更後でも安定した予測能力持つこと確認可能です。 しかし,特定カラー・ラベル(恐怖や嫌悪)等他カラースペース下不正確予測多く発生. その理由:不正確予測多く発生原因主要部分,低成果率カテゴリー内ランダム性高い. 今後:混乱行列及び実際評価値比較解析進行推奨,模型全体パフォーマンス把握重要.
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