数据集概述
本数据集为行为情绪识别数据集（BERD），包含参与者在不同实验条件下进行情绪身体动作的动作捕捉数据，涵盖参与者表演专业度、动作捕捉设备类型、情绪刺激类型及七种情绪类别，旨在支持自动情绪识别系统的开发与评估。
文件详解
- 文件名称：
Behavioral Emotion Recognition Dataset (BERD).zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含以CSV格式存储的3D关节坐标骨骼数据，采样率为每秒30帧，数据涵盖参与者类型（演员/非演员/测试者）、捕捉设备（Optitrack/RGB姿态估计/Kinect/iPhone 12）、情绪刺激（文字/图片/视频）及七种情绪类别的动作数据。
数据来源
Zenodo（DOI: https://zenodo.org/records/14576033）
适用场景
- 情绪识别模型开发: 用于训练和评估基于身体动作的自动情绪识别深度学习模型。
- 数据采集条件影响研究: 分析参与者表演专业度、捕捉设备类型、情绪刺激对情绪识别准确性的影响。
- 行为情绪研究: 探究身体动作与情绪表达的关联机制。
- 多模态情绪数据整合: 结合不同捕捉设备的动作数据，开展跨设备情绪识别方法研究。
