面部表情与抑郁情绪识别数据集FacialExpressionandDepressionRecognitionDataset-aldojanuansyahh
数据来源：互联网公开数据
标签：面部表情, 抑郁症, 情感分析, 行为分析, 机器学习, 计算机视觉, 情感识别, 情绪分析
数据概述：
该数据集包含基于面部表情分析与抑郁情绪相关的结构化数据，旨在用于研究和开发抑郁症的自动识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2022年7月21日，为单日数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为收集于特定实验或研究项目。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
AU24, Eye_Open_Avg, Facial_Structure, AU23, AU01, AU07, AU02, AU_Smile, AU10, AU14, Head_Movement, AU_Sad 等面部动作单元（AU）相关特征，以及平均眼睑开放度、面部结构等指标。
datetime：记录时间。
depression_episode：抑郁症发作与否的标签（0或1）。
pid：参与者编号。
数据格式：CSV格式，文件名为Normalisasi_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标注，但从数据结构和内容来看，可能来源于心理学研究或相关实验。
该数据集适合用于抑郁症识别、情感分析、面部表情识别等领域的研究。
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：适用于心理学、行为科学、计算机视觉等领域的学术研究，例如，探索面部表情与抑郁情绪之间的关联性、开发基于面部表情的抑郁症诊断模型等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在心理健康评估、情绪监测、远程心理治疗等领域。
决策支持：支持心理健康领域的临床诊断、个性化治疗方案制定，以及相关产品的研发。
教育和培训：作为心理学、人工智能、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解面部表情分析方法。
此数据集特别适合用于探索面部表情与抑郁情绪之间的内在联系，并构建预测模型，以实现对抑郁症的早期预警和辅助诊断。
