人脸表情识别FER-2013数据集FacialExpressionRecognition2013Dataset-leydicorts
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸表情识别, 图像分类, 深度学习, 计算机视觉, 表情分析, 情感计算, 数据集, CNN模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的FER-2013数据集，记录了不同人脸表情的灰度图像数据，用于训练和评估人脸表情识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源多样，覆盖全球范围内的人脸表情。
数据维度：数据集包括“emotion”（表情标签，例如0代表愤怒，1代表厌恶，2代表恐惧，3代表高兴，4代表悲伤，5代表惊讶，6代表中性）,"pixels" (像素值，以空格分隔的像素值字符串)和"Usage"（数据集划分，如训练集、验证集、测试集）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fer2013.csv，其中包含像素数据，原始图像数据以jpg格式存储在文件夹中，便于图像处理和模型训练。
来源信息： 数据来源于FER-2013数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于人脸表情识别研究和基于深度学习的图像分类任务。
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、情感计算和人工智能领域的学术研究，如人脸表情识别算法的优化、表情与情感关联分析等。
行业应用：可以为智能监控、情感分析、人机交互等行业提供数据支持，特别是在情绪识别、用户体验优化、心理健康评估等方面。
决策支持：支持基于情感分析的决策制定，如市场调查、用户反馈分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分类、人脸识别等技术。
此数据集特别适合用于探索人脸表情与情感状态的关联，以及构建高效的表情识别模型，帮助用户实现情感分析、人机交互优化等目标。
