人脸表情识别数据集FacialExpressionRecognitionDataset-souradritasarkar
数据来源：互联网公开数据
标签：人脸识别, 表情识别, 图像分类, 深度学习, 情感分析, 计算机视觉, 数据集, 卷积神经网络
数据概述：
该数据集包含来自FER-2013竞赛的图像数据，记录了不同人脸表情的像素信息，用于人脸表情识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但表情具有普适性，可用于全球范围内的表情识别研究。
数据维度：包括“emotion”（表情标签，共有7个类别，分别代表愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、中性）和“pixels”（像素值，以空格分隔的图像像素数据，表示2D灰度图像）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含fer2013_train.csv（训练集）和fer2013_eval.csv（评估集）两个文件，便于图像处理和模型训练。
该数据集适合用于人脸表情识别、情感分析、计算机视觉等领域的研究。
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：适用于情感计算、人机交互、心理学等领域的学术研究，如表情识别算法的优化、跨文化表情差异分析等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于情绪识别系统、智能监控、情感机器人等产品的开发与测试。
决策支持：支持情绪分析在市场调研、用户体验评估、广告效果分析等领域的应用，辅助企业进行决策。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像分类和情感分析。
此数据集特别适合用于探索人脸表情的识别方法，评估不同算法的性能，并为构建更智能、更人性化的计算机系统提供基础。
