情绪识别面部表情动作单元数据集EmotionRecognitionFacialActionUnitDataset-oegiksugiyanto
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 面部表情, 动作单元, 情感分析, 计算机视觉, 机器学习, 生物特征, 心理健康
数据概述：
该数据集包含来自SMIC数据集的面部表情动作单元数据，记录了与情绪相关的面部肌肉运动信息，用于情绪识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态情绪表达的快照。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但可用于全球范围内的情绪识别研究。
数据维度：数据集包含17个面部动作单元（AU），例如AU01_r, AU02_r等，每个AU代表特定的面部肌肉运动。数据以数值形式记录了每个AU的强度或激活程度。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为Depresicsv和NonDepresicsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于SMIC数据集，SMIC数据集是一个公开的情绪识别数据集，用于研究面部表情与情绪状态之间的关系。
该数据集适合用于情绪识别、面部表情分析和心理健康研究。
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：适用于计算机视觉、情感计算和心理学等领域的学术研究，例如情绪识别算法的开发与评估、面部表情与情绪状态关联性分析等。
行业应用：可以为情感分析相关的行业提供数据支持，例如情绪监测、心理健康评估、人机交互等领域。
决策支持：支持在教育、医疗和娱乐等领域中，基于情绪识别的决策支持系统开发。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能和心理学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解面部表情分析和情绪识别的原理。
此数据集特别适合用于探索面部动作单元与不同情绪状态之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型、优化情绪分析算法。
