情绪图像识别数据集EmotionImageRecognitionDataset-rosalinaa

数据来源：互联网公开数据

标签：情绪识别, 图像分类, 情感分析, 计算机视觉, 深度学习, 数据集, 图像标注, 多分类

数据概述：该数据集包含来自互联网的图像数据，记录了不同情绪状态下的图像样本，用于情绪识别模型的训练与评估。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。地理范围：数据来源广泛，不限定特定地理区域，反映了全球范围内不同情绪表达的视觉表现。数据维度：数据集包含图像文件（.jpg, .png）和标注文件（labels.csv）。标注文件包含图像路径（pth）、情绪标签（label）和相对特征置信度（relFCs）等字段，其中情绪标签涵盖anger（愤怒）、contempt（轻蔑）、disgust（厌恶）、fear（恐惧）、happy（高兴）、neutral（中性）、sad（悲伤）、surprise（惊讶）等多种情绪类别。数据格式：图像文件为.jpg和.png格式，便于图像处理与分析；标注文件为CSV格式，包含图像路径和对应的情绪标签。

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、计算机视觉和人工智能领域的学术研究，如情绪识别算法的开发与优化、跨文化情绪表达差异研究等。行业应用：为社交媒体分析、用户行为分析、心理健康评估等行业提供数据支持，例如，在社交媒体上进行情绪监测、在心理咨询领域辅助情绪识别等。决策支持：支持市场调研、产品设计、用户体验优化等方面的决策制定。教育和培训：作为计算机视觉、深度学习、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握图像处理与情绪识别技术。此数据集特别适合用于开发和评估情绪识别模型，探索不同情绪在图像中的视觉特征，以及研究情绪识别在不同应用场景中的效果。