過去のお知らせ
当研究室の研究成果が、国際学術誌 IEEE Access (Impact Factor: 3.6) に採録されました。
本研究では、ブラックボックス型のマルチモーダル大規模言語モデルを活用し、個人ごとの感情の違いを反映した画像感情認識を実現する新しいプロンプト最適化手法を提案しています。
Ryo Takahashi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Discrete Prompt Tuning via Recursive Utilization of Black-box Multimodal Large Language Model for Personalized Visual Emotion Recognition,” IEEE Access
