基于多模态感知数据的情感识别数据集MultimodalSensoryDataforEmotionRecognition-sayeemzzzaman
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 传感器数据, 多模态, 计算机视觉, 机器学习, 数据分析, 生物信号, 行为分析
数据概述：
该数据集包含基于多种传感器采集的感知数据，用于情感识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据采集未涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多种类型的感知数据，包括视觉、运动和环境信息，具体字段包括：Area, PA_ratio, Solidity, Circularity, EquivDiameter, ConvexArea, Extent, FilledArea, Major axis length, Minor axis length, Mean, Standard Deviation, lbp_energy, lbp_entropy, gabor_energy, gabor_entropy, correlation, dissimilarity, homogeneity, contrast, energy, brightness, Image, Motor System, Visual, Sensory。
数据格式：CSV格式，文件名为All-based-Sensory.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据字段表明其可能来自图像处理、运动捕捉和生物信号分析。该数据集适用于情感识别、行为分析以及多模态数据融合研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感计算、人机交互、心理学研究等领域，可用于探索不同情感状态下生理和行为特征的关联性。
行业应用：可应用于智能监控、情绪分析、情感化营销等领域，为相关产品提供数据支持。
决策支持：支持在教育、医疗、娱乐等领域进行个性化推荐和情绪识别，辅助决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据科学、计算机视觉等相关课程的实训素材，帮助学生理解多模态数据分析和情感识别技术。
此数据集特别适合用于研究不同感知模态数据与情感状态之间的复杂关系，帮助用户构建情感识别模型，提升识别精度。
