面部表情FER2013表情数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：表情识别,情感分析,计算机视觉,图像分类,深度学习,面部表情,情绪识别
数据概述：
FER2013（Facial Expression Recognition 2013）数据集是一个广泛使用的面部表情识别数据集，包含大量标注好的面部表情图像。数据集中的图像标注了七种基本情绪：愤怒（Anger）、厌恶（Disgust）、恐惧（Fear）、快乐（Happy）、中性（Neutral）、悲伤（Sad）和惊讶（Surprised）。每张图像为 48x48 像素的灰度图像，数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含不同数量的样本。图像数据来源于网络爬虫收集的公开图片，并经过标注处理，适合用于表情识别相关的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集适用于面部表情识别、情感分析、计算机视觉和深度学习领域的研究与开发。具体应用场景包括但不限于：
1. 情感计算：帮助系统理解人类情绪，用于人机交互、情感识别等场景。
2. 计算机视觉：作为面部表情识别算法的训练数据，用于开发和优化相关模型。
3. 深度学习：用于训练基于深度学习的图像分类模型，特别是卷积神经网络（CNN）模型。
4. 行为分析：支持对用户行为和情绪状态的分析，如在线教育、心理健康监测等。
5. 产品优化：可用于智能设备中的人脸表情识别功能，提升用户体验。
数据集中的图像经过标注，每张图像对应一种情绪类别，标注信息清晰，适合用于算法训练和测试。由于数据集来源广泛，数据量较大，且标注内容全面，因此成为表情识别领域的重要基准数据集。
