人脸表情识别情绪图像数据集

人脸表情识别情绪图像数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：人脸识别,表情识别,情感分析,图像数据,深度学习,计算机视觉,情绪分类 数据概述： 本数据集包含47,000张灰度人脸图像，每张图像均被调整为48x48像素。这些图像展现了多种不同的面部表情，包括高兴、中性、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶和恐惧。为了增强数据集的平衡性，采用了数据增强技术。数据集以CSV格式提供，是用于情绪分类任务的宝贵资源。其中，训练集包含37,548个样本，公开测试集包含4,732个样本，私有测试集包含4,720个样本。 数据用途概述： 该数据集适用于人脸表情识别模型的训练与评估，可应用于情绪识别、情感分析、人机交互等多个领域。研究人员和开发者可以利用此数据开发和测试基于深度学习的表情识别算法，例如卷积神经网络（CNN）。此外，该数据集也适用于教育和研究，帮助学习者理解计算机视觉和人工智能在情感计算中的应用。