人脸表情识别数据集FacialExpressionRecognitionDataset-lashtn
数据来源：互联网公开数据
标签：表情识别, 图像分类, 深度学习, 情感分析, 计算机视觉, 人脸图像, 数据增强, 卷积神经网络
数据概述：
该数据集包含来自FER2013+的数据，记录了用于人脸表情识别的图像数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据为全球范围内的人脸图像，涵盖不同年龄、性别和种族的人群。
数据维度：包括“emotion”（表情类别，0-7，分别代表愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、中性）,"pixels"（像素数据，以空格分隔的灰度值，代表了图像的像素信息）和“Usage”（数据集划分，如训练集、验证集和测试集）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fer2013plus.csv，便于图像数据的处理和模型训练。
该数据集适合用于人脸表情识别相关研究，以及图像分类、深度学习模型的训练与评估。
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、人机交互等领域的学术研究，如人脸表情识别算法的改进、不同表情的特征分析等。
行业应用：为情绪识别、智能监控、心理健康等行业提供数据支持，例如，可用于开发情绪分析软件，或在安全领域用于识别潜在的威胁。
决策支持：支持情感分析相关的决策制定，例如，在市场调研中分析消费者的情绪反应。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像处理和模式识别。
此数据集特别适合用于探索人脸表情与像素数据的关联，帮助用户开发和优化人脸表情识别模型，提升识别准确率。
