情感图像识别多模态数据集EmoticMulti-modalImageRecognitionDataset-karrtikbaheti
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 图像分析, 多模态学习, 计算机视觉, 情感标注, 深度学习, 人脸识别, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络公开图像的情感标注信息，旨在用于多模态情感识别研究。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：数据来源于互联网，覆盖范围广泛，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：图像数据（图片本身），图像尺寸，边界框（BBox）坐标，分类标签（Categorical_Labels，如Affection, Anticipation等），连续标签（Continuous_Labels，如情感强度评分），以及个体的人口统计学信息（性别Gender,年龄Age）。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和模型训练。文件名为traincsv, valcsv, testcsv，分别对应训练集、验证集和测试集。数据包含图像路径，方便读取和处理图像。
来源信息：数据来源于karrtikbaheti-emotic-19项目，经过了情感标注和数据整理。
该数据集适合用于情感识别、多模态学习、计算机视觉等领域的研究。
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、计算机视觉等领域的学术研究，例如情感分析、情绪识别、表情识别等。
行业应用：可以为社交媒体分析、内容推荐、智能监控等行业提供数据支持，尤其在理解用户情感、优化用户体验方面具有价值。
决策支持：支持情感分析相关的产品设计和市场调研，帮助企业更好地理解用户需求。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等相关课程的教学材料，帮助学生和研究人员实践情感识别模型。
此数据集特别适合用于探索图像特征与情感之间的关系，提升情感识别模型的准确性和鲁棒性，实现对人类情感的深入理解和应用。
