基于情感显著性调整的情境情感识别
计算机视觉与模式识别
2025-07-23 v1 人工智能
摘要
情感识别在动态社交情境中需要理解面部表情与情境线索之间的复杂相互作用。本文提出一种基于贝叶斯线索整合（BCI）和视觉语言模型（VLMs）的情感显著性调整框架，用于根据面部表情的显著性动态加权面部信息和情境信息。我们使用人工标注和自动情感识别系统在囚犯困境情境中进行评估，这些情境旨在诱发情感反应。我们的发现表明， Incorporating情感显著性调整可增强情感识别绩效，为将此框架扩展至更广泛的社交情境和多模态应用提供了有前景的研究方向。
引用
@article{arxiv.2507.15878,
title = {Salience Adjustment for Context-Based Emotion Recognition},
author = {Bin Han and Jonathan Gratch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15878},
year = {2025}
}