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RAF-DB数据集（上），用于人脸面部表情识别的数据集

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RAF-DB数据集为研究人脸识别与面部表情分析提供资源，包含大规模标记图像，涵盖丰富的情感表达变化。 RAF-DB数据集太大，分为上下两部分上传。

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  • RAF-DB数据集（上），用于人脸面部表情识别的数据集
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    RAF-DB数据集为研究人脸识别与面部表情分析提供资源，包含大规模标记图像，涵盖丰富的情感表达变化。 RAF-DB数据集太大，分为上下两部分上传。
     
  • RAF-DB人脸表情数据集
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    RAF-DB是包含丰富标签的人脸表情数据集，用于研究面部表情识别。它提供多模态信息及详细标注，支持深度学习模型训练与评估。 RAF-DB是一个人脸表情数据集。
     
  • RAF-DB人脸表情数据库
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    RAF-DB是涵盖丰富情感标签的人脸图像数据库，包含大量面部表情图片及其对应的情感描述，旨在促进计算机视觉领域中情绪识别的研究。 该内容包含train和valid两个数据集。
     
  • 人脸面部表情识别数据集文件.zip
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    本资料包包含人脸面部表情识别的数据集，适用于研究和开发基于图像或视频的人脸表情分析系统。 人脸面部表情识别数据集文件包含多次重复的文件名“人脸面部表情识别数据集文件.zip”。
     
  • 面部表情识别的深度学习-人脸表情数据集001
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    本项目专注于面部表情识别技术的研发与应用，通过构建和分析大规模的人脸表情数据集，利用深度学习算法提高表情识别准确率。 深度学习-表情识别-人脸表情数据集需要分成两个文件下载。“深度学习-表情识别-人脸表情数据集001”文件需积分下载，而“深度学习-表情识别-人脸表情数据集002”无需积分。请在同一个目录下解压这两个文件以完成安装和使用。
     
  • 面部表情识别数据集
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    面部表情识别数据集是一套用于训练和测试机器学习模型识别人类情感表达的数据集合，涵盖多种面部表情。 这段文字描述了一个包含213幅图像的数据集，每张图的分辨率为256像素×256像素，展示的是日本女性的不同表情。数据集中有10个人，每个人都有7种不同的面部表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶和恐惧），并且每个表情都提供了三张图片。
     
  • 人脸表情识别数据集.zip
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    该数据集包含丰富的人脸表情图像，适用于进行人脸检测、关键点定位及表情分类等研究。涵盖多种基本面部表情，助力开发智能情感计算应用。 人脸表情识别是人工智能课程设计的一部分。使用Keras构建CNN卷积神经网络，并利用fer2013数据集进行训练，每次训练完成后保存模型。接着通过OpenCV跨平台计算机视觉库与摄像头交互，截取每一帧图像。采用OpenCV的人脸检测功能来定位人脸区域，随后加载已训练好的表情识别模型对画面中的人脸进行预测分析，并将结果实时显示在摄像头的视频流上。整个项目是在Jupyter Notebook环境中设计并实现的，可以直接通过连接到电脑摄像头演示其实际效果。
     
  • CK+人脸表情识别数据集
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    CK+人脸表情识别数据集是一个广泛使用的研究资源，包含来自超过100个参与者的丰富面部表情视频片段，旨在促进对人类情感表达的理解和机器分析。 人脸8种动态彩色表情数据集包含123个受试者（subjects）以及593个图像序列（image sequence）。每个图像序列的最后一帧都标注了动作单元（action units），其中，有327个序列还附上了情感标签（emotion label）。这个数据集在人脸表情识别研究中非常流行，并且许多相关论文都会使用该数据集进行测试。资源包括压缩后的数据文件和关于数据集的介绍文档、公开的研究文献。
     
  • FER2013人脸表情识别数据集
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    FER2013数据集是一个广泛用于研究和开发的人脸表情识别资源库，包含超过35,000张灰度图像及对应的表情分类标签。 该数据集来自2013年Kaggle的一个比赛，包含三个文件：fer2013.bib、fer2013.csv 和 README。