本图为基于多模态大模型的人脸感知与情感推理技术路线，整体流程遵循文献与理论准备、问题驱动开展三项研究、多层实验验证、结论与扩展的研究逻辑，实现由基础检测到综合感知再到高级推理、从结构感知走向情感认知的研究递进。首先进行问题提出，归纳出该领域现存的三类瓶颈：热图噪声干扰、多步感知误差链、标签式情感识别的局限，依托文献综述完成问题梳理。接着开展理论与评测准备，整理多模态大模型、人脸感知、情感推理相关理论，收集对应的数据集与评价指标，搭建研究基准。第一项基础检测研究引入分布相似性概率与集成解码，借助 DSL 训练监督完成人脸关键点基准验证，开展概率建模以及消融对比实验。第二项综合感知研究面向自由人脸感知任务，构建 FaceQA 数据集，结合 FLLM 与多尺度特征融合，完成九项任务评测，落实数据构建与多任务建模工作。第三项高级推理研究利用表情与 AU 信息搭建 CoT 数据引擎，构建 ExpLLM 模型，实施模态对齐和指令调优，完成情感推理验证，分析模型可解释性。最后综合归纳各项实验结果，对比模型的准确性、鲁棒性、泛化性与可解释性，面向小人脸、多模态时序等方向提出后续拓展思路。无论从事人脸多模态算法研究的在校学生还是计算机视觉方向的研发人员，都可以为本技术路线获得研究参考。