情感识别面部表情分析数据集FacialExpressionAnalysisDataset-punk02
数据来源：互联网公开数据
标签：面部表情, 情感分析, 情绪识别, 计算机视觉, 表情识别, 机器学习, 情感标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的面部表情数据，记录了与面部表情相关的图像特征以及对应的情感标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的面部表情数据。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
subDirectory_filePath: 图像文件路径信息。
face_x, face_y, face_width, face_height: 面部区域的位置和尺寸信息。
facial_landmarks: 面部关键点坐标，用于更精细的面部特征分析。
expression: 情感类别标签，表示主要的情感类别。
valence: 情感维度中的效价，表示情感的积极或消极程度。
arousal: 情感维度中的激活度，表示情感的兴奋程度。
数据格式：CSV格式，文件名为training - Copy.csv，便于数据读取与分析。
该数据集适用于情感识别、面部表情分析等相关研究和应用。
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：适用于计算机视觉、情感计算等领域的学术研究，如面部表情识别算法的开发与评估、情绪状态分析等。
行业应用：可应用于人机交互、情绪识别、智能监控等行业，例如在智能客服、虚拟助手等产品中实现情感感知功能。
决策支持：支持心理健康领域的辅助诊断，以及市场调研中消费者情绪分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等相关课程的教学素材，帮助学生理解和实践面部表情分析技术。
此数据集特别适合用于探索面部表情与情感状态之间的关系，并用于构建基于面部表情的情感识别模型，从而提升人机交互的智能化水平。
