Читая между строк: Модель для анализа эмоций в видео

от

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет отделить вербальные и невербальные сигналы в видеозаписях, открывая возможности для более точной оценки психологического состояния человека.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Бесплатный телеграм-канал
Современные мультимодальные модели для распознавания эмоций демонстрируют неспособность к точному анализу видео, особенно при выявлении микровыражений и понимании психологических состояний, в то время как разработанный подход MIND эффективно решает эти проблемы, обеспечивая возможность детального психологического анализа и профилирования, при этом ошибочные результаты четко обозначены, а верные - подтверждены.
Современные мультимодальные модели для распознавания эмоций демонстрируют неспособность к точному анализу видео, особенно при выявлении микровыражений и понимании психологических состояний, в то время как разработанный подход MIND эффективно решает эти проблемы, обеспечивая возможность детального психологического анализа и профилирования, при этом ошибочные результаты четко обозначены, а верные — подтверждены.

Представлена иерархическая модель MIND и эталонный набор данных для анализа невысказанных эмоций в естественных условиях.

Несмотря на прогресс в области мультимодального анализа, точное распознавание психологического состояния человека по видео остается сложной задачей из-за смешения визуальных признаков речи и эмоциональных проявлений. В работе «Measuring the Unspoken: A Disentanglement Model and Benchmark for Psychological Analysis in the Wild» предложена новая архитектура MIND и набор данных ConvoInsight-DB, направленные на разделение этих признаков и более глубокий анализ мимики. Предложенный подход позволяет значительно повысить точность выявления микровыражений и оценить глубину психологического анализа, превзойдя существующие методы на 86.95% по новой метрике PRISM. Сможет ли данная разработка открыть новые горизонты в понимании невербальной коммуникации и автоматизированном анализе человеческого поведения?

Распознавание Истинных Чувств: Преодоление Двусмысленности

Точное распознавание эмоций играет ключевую роль во взаимодействии человека и компьютера, однако существующие системы сталкиваются с серьезной проблемой, известной как «артикуляторно-аффективная двусмысленность». Суть этой сложности заключается в том, что одни и те же лицевые мышцы задействуются как при произнесении речи, так и при выражении эмоций. Это приводит к тому, что программное обеспечение для распознавания эмоций, или «Facial Affective Computing», часто ошибочно интерпретирует движения, связанные с речью, как проявление определенных чувств, или наоборот. Таким образом, система может принять артикуляцию звука за грусть или удивление, что значительно снижает эффективность и достоверность анализа эмоционального состояния пользователя.

Неоднозначность распознавания эмоций в значительной степени обусловлена тем, что одни и те же лицевые мышцы активируются как при произнесении речи, так и при выражении эмоций. Это приводит к тому, что системы “Вычислительной аффективной науки” (Facial Affective Computing) часто ошибочно интерпретируют движения лица, принимая артикуляционные, связанные с речью, изменения за проявления эмоционального состояния. Например, поднятие губ может сигнализировать как о радости, так и о формировании определенных звуков речи, что создает значительные трудности для алгоритмов, стремящихся к точному определению эмоционального состояния человека. Таким образом, разграничение между артикуляторными и эмоциональными движениями лица является ключевой задачей для создания более надежных и точных систем распознавания эмоций.

Традиционные методы анализа мимики, как правило, не способны эффективно разделять движения лица, обусловленные речью, и те, которые выражают эмоции. Эта неспособность к различению сигналов создает серьезные препятствия для разработки искусственного интеллекта, способного к истинному сопереживанию. Системы распознавания эмоций часто ошибочно интерпретируют артикуляционные движения, необходимые для произнесения слов, как проявление тех или иных чувств, и наоборот. В результате, созданные алгоритмы не могут адекватно понимать человеческие эмоции в контексте общения, что существенно ограничивает их применимость в различных сферах — от разработки виртуальных помощников до создания более реалистичных и отзывчивых роботов.

Архитектура модели MIND включает в себя модули FanEncoder для выделения выразительных признаков из видео, MicroExpressionEncoder для извлечения признаков микровыражений и MultiLevelExpressionEncoder, объединяющий признаки микро- и макровыражений для комплексного анализа.
Архитектура модели MIND включает в себя модули FanEncoder для выделения выразительных признаков из видео, MicroExpressionEncoder для извлечения признаков микровыражений и MultiLevelExpressionEncoder, объединяющий признаки микро- и макровыражений для комплексного анализа.

MIND: Иерархический Подход к Визуально-Языковым Моделям

MIND — это новая иерархическая архитектура ‘Визуально-Языковых Моделей’ (ВЯМ), разработанная для разделения мимики, вызванной речью, от мимики, выражающей истинные эмоции. В основе конструкции лежит принцип разделения визуальных данных на уровни, что позволяет модели последовательно выделять и подавлять компоненты, связанные с артикуляцией речи. Данный подход обеспечивает более точное распознавание эмоционального состояния человека, исключая влияние движений лица, обусловленных исключительно речевым аппаратом. Использование иерархической структуры позволяет эффективно обрабатывать сложные визуальные данные и улучшает общую производительность модели в задачах анализа выражений лица.

В основе архитектуры MIND лежит модуль ‘Status Judgment’ (оценки состояния), предназначенный для идентификации и подавления лицевых движений, связанных с речью. Этот модуль позволяет отделить мимику, обусловленную артикуляцией, от выражения искренних эмоций. Функционирование модуля основано на анализе лицевых признаков и позволяет выделить компоненты, связанные непосредственно с эмоциональным состоянием, игнорируя изменения, вызванные процессом речи. Таким образом, MIND фокусируется на выделении именно тех сигналов, которые достоверно отражают эмоциональное состояние человека, повышая точность анализа выражений лица.

Модуль использует ‘Временной Контрастный Тест’ для оценки непрерывности и амплитуды изменений лицевых признаков. Этот тест позволяет различать кратковременные движения, связанные с речью, и устойчивые выражения, отражающие эмоциональное состояние. Анализ проводится путем сопоставления последовательности изменений лицевых точек во времени, выявляя прерывистые, быстро меняющиеся паттерны, характерные для артикуляции речи, и продолжительные, плавные изменения, указывающие на искренние эмоции. Оценка непрерывности производится путем измерения корреляции между последовательными кадрами, а оценка амплитуды — путем вычисления разницы в положении лицевых признаков между кадрами. Комбинация этих двух параметров позволяет эффективно отделить эмоциональные выражения от движений, вызванных речью.

Модель MIND-LLM-8B демонстрирует сбалансированную и превосходящую производительность по всем оцениваемым параметрам, как подробно описано в таблице 3.
Модель MIND-LLM-8B демонстрирует сбалансированную и превосходящую производительность по всем оцениваемым параметрам, как подробно описано в таблице 3.

Улавливая Нюансы: Кодирование Микровыражений

Архитектура MIND включает в себя два кодировщика лицевых признаков: ‘MultiLevelExpressionEncoder’ и ‘MicroExpressionEncoder’. Первый обрабатывает мимику на различных уровнях обобщения, выделяя общие черты выражений. ‘MicroExpressionEncoder’ предназначен для анализа кратковременных, непроизвольных движений мышц лица, происходящих в миллисекундах. Различные уровни абстракции и временные масштабы обработки позволяют MIND более эффективно извлекать и анализировать широкий спектр лицевых сигналов, от явных эмоций до едва уловимых признаков.

Микровыражения — это кратковременные, непроизвольные движения лицевых мышц, которые служат важными индикаторами скрываемых эмоций. В отличие от произвольных выражений лица, микровыражения возникают рефлекторно и не поддаются сознательному контролю, что делает их достоверным признаком истинных чувств. Модуль ‘MicroExpressionEncoder’ в MIND специально разработан для обнаружения и анализа этих мимолетных движений, фокусируясь на изменениях лицевой мускулатуры, происходящих в течение доли секунды. Это позволяет системе выявлять эмоциональные состояния, которые человек может пытаться скрыть или подавить, повышая точность анализа эмоционального состояния.

В ходе тестирования, применение разработанного подхода позволило добиться повышения точности распознавания микровыражений на 86.95% по сравнению с базовыми моделями. Данный результат подтверждает способность MIND эффективно выделять и анализировать мимолетные, непроизвольные движения лица, являющиеся ключевыми индикаторами скрытых эмоциональных состояний. Полученное улучшение демонстрирует значительное повышение эффективности системы в задачах, требующих анализа тонких эмоциональных сигналов.

Эффективное Обучение и Строгая Оценка

Для обучения модели MIND использовался метод LoRA — параметрически-эффективная тонкая настройка, позволяющая значительно снизить вычислительные затраты и ускорить процесс экспериментирования. Вместо обновления всех параметров нейронной сети, LoRA фокусируется на обучении небольшого числа дополнительных параметров, что существенно уменьшает требования к объему памяти и времени обработки. Такой подход не только делает обучение более доступным, но и позволяет исследователям быстро тестировать различные гипотезы и конфигурации модели, оптимизируя ее производительность и адаптируя к конкретным задачам анализа эмоционального состояния и психологической глубины диалогов.

В основе обучения модели MIND лежит обширный набор данных ConvoInsight-DB, представляющий собой уникальную коллекцию примеров макро- и микровыражений, а также глубокого анализа психологических характеристик персонажей. Этот набор данных включает в себя широкий спектр поведенческих проявлений и эмоциональных реакций, позволяя модели не только распознавать внешние проявления чувств, но и понимать внутренние мотивы и психологическое состояние героев. Разнообразие примеров в ConvoInsight-DB способствует формированию у модели способности к более тонкому и детальному анализу, что, в свою очередь, обеспечивает значительное повышение точности и глубины понимания эмоционального контекста в диалогах и повествованиях.

Оценка модели на базе данных ‘PRISM’ продемонстрировала существенный прогресс в нескольких ключевых областях. Зафиксировано повышение точности распознавания макро-выражений на 23.5%, что свидетельствует об улучшенной способности модели к пониманию общих эмоциональных проявлений. Еще более заметны улучшения в глубине психологического анализа и обоснованности рассуждений — показатель вырос на 31.6%. Наибольший скачок произошел в детализации и богатстве предоставляемой информации — на 48%, что указывает на способность модели выделять и интерпретировать тонкие нюансы поведения. Все эти улучшения напрямую связаны с использованием масштабного набора данных ‘ConvoInsight-DB’, который обеспечил модель широким спектром примеров и контекстов для обучения.

Статистические данные ConvoInsight-DB демонстрируют основные характеристики набора данных, включая его размер и распределение типов диалогов.
Статистические данные ConvoInsight-DB демонстрируют основные характеристики набора данных, включая его размер и распределение типов диалогов.

Исследование демонстрирует, как легко создать иллюзию понимания эмоционального состояния человека, опираясь на поверхностные признаки. Модель MIND, стремясь разделить речь и эмоциональные проявления, лишь подтверждает старую истину: даже самые сложные алгоритмы часто упускают из виду нюансы, которые очевидны наблюдателю. Как заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что мы в конечном итоге поймём, что глубокое обучение — это форма очень продвинутого поиска по памяти». По сути, модель ищет паттерны в данных, не понимая истинной природы эмоций. Попытки автоматизировать анализ психологических состояний, особенно в неконтролируемых условиях, неизбежно приводят к упрощениям и, как следствие, к ошибкам. В конечном итоге, багтрекер заполнится сообщениями об этих самых ошибках.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство “революционных” моделей, лишь отодвигает проблему, а не решает её. Разделение речи и эмоциональных сигналов — задача, обречённая на вечное приближение к идеалу. Каждая успешно выделенная микро-экспрессия, несомненно, породит новый уровень шума — контекстуальные нюансы, индивидуальные особенности, банальное желание скрыть истинные чувства. Попытки формализовать психологию, загнать её в рамки машинного обучения, напоминают попытки удержать ртуть в кулаке.

Созданный эталон MIND, вероятно, станет очередным “золотым стандартом”, который через полгода потребует пересмотра. Автоматическая оценка, как известно, всегда упрощает реальность, игнорируя сложные взаимосвязи. В конечном итоге, любой алгоритм — это лишь аппроксимация, а любая аппроксимация — это компромисс. Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не запустил в продакшн.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на интеграции контекстуальной информации, учёте культурных различий и, возможно, на признании того факта, что некоторые вещи просто не поддаются формализации. Ведь самое сложное — это не выделить эмоцию, а понять, зачем она была скрыта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04728.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 15:53