情绪识别面部表情分析训练数据集EmotionRecognitionFacialExpressionAnalysisTrainingDataset-minhtmnguyntrn
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 面部表情, 情感分析, 计算机视觉, 机器学习, 情感计算, 图像数据, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于情绪识别的面部表情数据，记录了与面部图像相关的多种特征和情感标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常用于通用情感识别模型的训练。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：subDirectory_filePath (子目录文件路径), face_x (面部区域x坐标), face_y (面部区域y坐标), face_width (面部区域宽度), face_height (面部区域高度), facial_landmarks (面部关键点), expression (情绪类别), valence (情感维度：正负), arousal (情感维度：激动程度)。
数据格式：CSV格式，文件名为training.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和初步处理。
该数据集适合用于情绪识别、情感分析和计算机视觉相关研究，以及情感计算和机器学习模型的构建。
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、计算机视觉与人工智能交叉领域的学术研究，如面部表情识别、情感状态分析等。
行业应用：为人工智能、人机交互、心理健康等行业提供数据支持，尤其适用于开发情绪识别系统、情感分析软件。
决策支持：支持在营销、教育、医疗等领域进行情感分析，辅助决策制定和个性化服务。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感识别技术。
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联，以及构建情感识别模型，从而实现对人类情感的自动分析和理解。
