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HumanOmni在情感识别方面的性能如何？有哪些实测数据支撑？

2025-08-28

1.4 K

情感分析性能报告

HumanOmni在情感识别任务中展现了业界领先的性能表现：

核心指标对比

DFEW数据集：UAR指标达74.86%，显著优于GPT4-O(50.57%)
精确率：六类基础情绪识别平均准确率72.3%
响应速度：1080P视频实时处理速度达24fps（A100显卡）

技术优势

模型采用双模态分析机制：

视觉分析：捕捉52个面部关键点微表情变化
声纹解析：通过Mel频谱分析语调/语速/停顿特征
融合决策：采用注意力机制动态加权两类信号

实测案例

在教育场景测试中，模型成功识别：

91.2%的”困惑”表情（结合皱眉+频繁眨眼特征）
88.7%的”兴奋”状态（通过声调提高+肢体动作幅度判断）

该性能得益于模型使用的14,000小时标注语音数据和80万张表情标注图像。

本答案来源于文章《HumanOmni：分析人类视频情感和动作的多模态大模型》

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