En el mundo de la inteligencia artificial, la reconocimiento automático de emociones ocultas en videos es un desafío complejo. Para abordar este problema, se ha propuesto un marco de entrenamiento débilmente supervisado multimodal que ha demostrado obtener resultados de vanguardia en datasets como iMiGUE tennis-interview.
Este enfoque combina técnicas como la detección de objetos YOLO 11x, la extracción de características visuales DINOv2-Base, la generación automática de pseudoetiquetas a través de CoT + Reflection de Gemini 2.5 Pro, y la utilización de redes neuronales Transformer y MLP para modelar las relaciones espaciotemporales en secuencias de puntos clave y entrevistas.
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