面部表情识别新数据集FERNewDataset-wu2022
数据来源：互联网公开数据
标签：面部表情，数据集，图像分析，机器学习，计算机视觉，情感识别，深度学习，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的人脸图像，记录了不同人脸的表情特征，主要应用于面部表情识别和情感分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的图像数据。
数据维度：数据集包括人脸图像及其对应的表情标签，涵盖七种基本表情（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）以及其他相关特征信息。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的面部表情数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于面部表情识别、情感分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在表情分类、情感识别等技术任务中具有重要价值。
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、机器学习以及情感分析的学术研究，如面部表情的识别、情感分类等。
行业应用：可以为社交媒体、人机交互等提供数据支持，特别是在用户情绪识别等方面。
决策支持：支持用户情绪识别和情感分析，帮助相关领域制定更好的用户体验策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解面部表情识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索面部表情识别的规律与趋势，帮助用户实现表情分类、情感识别等目标，促进情感计算技术进步。
