情感识别图像数据集EmotionRecognitionImageDataset-susmitdas1053
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 图像识别, 计算机视觉, 情感分类, 深度学习, 表情识别, 情绪分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的图像数据，记录了与不同情感状态相关的图像样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源多样，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包括图像文件（.png和.jpg格式）以及对应的标注信息。标注信息包含图像的文件路径（pth）、情感标签（label）、情感的效价（valence）和唤醒度（arousal）等。
数据格式：数据集主要包含两种格式的文件，图像文件（.png和.jpg）以及CSV格式的标注文件，方便图像与情感信息的关联分析。标注文件包括train_labels.csv和test_labels.csv，用于训练和测试模型。数据已进行标注，包含情感类别、效价和唤醒度信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于情感识别相关的研究，特别是计算机视觉和深度学习领域。
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：适用于情感分析、图像识别、人脸表情识别等领域的学术研究，如情感分类模型构建、多模态情感分析研究等。
行业应用：可以为人工智能和计算机视觉行业提供数据支持，特别是在情感分析、人机交互、智能监控等领域。
决策支持：支持在营销、心理健康、教育等领域进行情感分析和用户体验优化。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索图像与情感之间的关联，构建情感识别模型，并提升情感识别的准确性和鲁棒性。
