人脸表情识别图像数据集-情绪分析-2013-shayalvaghasiya

人脸表情识别图像数据集-情绪分析-2013-shayalvaghasiya 数据来源：互联网公开数据 标签：人脸表情,情绪识别,图像,深度学习,计算机视觉,情感分析,灰度图像 数据概述： 本数据集包含一系列48x48像素的灰度人脸图像。这些图像中的人脸都经过自动配准，确保面部大致居中，并占据图像中相似的空间。数据集的目标是将每张人脸根据其面部表情所表达的情绪，归类到七个类别之一：0=愤怒，1=厌恶，2=恐惧，3=高兴，4=悲伤，5=惊讶，6=中性。训练集包含28,709个样本。每张图像以“索引_标签.png”的格式命名，标签信息存储在label.csv文件中。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估人脸表情识别模型，适用于深度学习、计算机视觉等领域。研究人员可以利用此数据集开发和优化人脸表情识别算法；教育工作者可以将其用于教学演示和实践项目；学生可以利用此数据集进行机器学习实验，探索图像分类和情感分析等课题。此外，该数据集也可用于情感计算、人机交互等应用场景，例如开发能够理解用户情绪的智能系统。