情感识别增强数据集EkmanAugmentedNewFinalDataset-sahilchawla7
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别，数据集，图像分析，机器学习，情绪分析，面部表情，计算机视觉，心理学
数据概述： 该数据集由Ekman团队提供，包含增强后的人脸图像数据，用于情感识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的图像数据，包括不同种族和年龄的人群。
数据维度：数据集包括人脸图像及其对应的表情标签，涵盖六种基本情绪（快乐，悲伤，愤怒，惊讶，恐惧，厌恶），以及中性表情。还包括图像的光照，角度等信息。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于Ekman团队的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机视觉，机器学习及心理学等领域，特别是在情绪分析，面部表情识别等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于情绪识别，面部表情分析等学术研究，如不同情绪下的面部特征研究，跨文化情绪表达差异等。
行业应用：可以为社交媒体，人机交互等提供数据支持，特别是在情绪检测，用户体验分析等方面。
决策支持：支持情绪识别技术的应用，帮助相关领域制定更好的用户体验策略。
教育和培训：作为计算机视觉和心理学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪识别技术及相关方法。
此数据集特别适合用于探索面部表情与情绪之间的关系，帮助用户实现情绪识别，面部表情分析等目标，促进计算机视觉和情绪分析技术的进步。
