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日本女性的七种表情数据集

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简介：
日本女性的七种表情数据集是一个专为研究设计的数据集合，包含多种情境下日本女性面部表情的图像，涵盖惊讶、快乐等七大基本情感类型。该数据集旨在促进跨文化背景下情绪识别技术的发展与应用。 数据已经处理完毕，文件名即为标签。每个人有三张不同的表情图片，共有七种不同表情。资源来之不易，现免费向大家开放使用，只求一关注，并可在评论区留言交流问题。希望大家能够实现自己的梦想。加油！

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  • 日本女性的七种表情数据集
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    日本女性的七种表情数据集是一个专为研究设计的数据集合，包含多种情境下日本女性面部表情的图像，涵盖惊讶、快乐等七大基本情感类型。该数据集旨在促进跨文化背景下情绪识别技术的发展与应用。 数据已经处理完毕，文件名即为标签。每个人有三张不同的表情图片，共有七种不同表情。资源来之不易，现免费向大家开放使用，只求一关注，并可在评论区留言交流问题。希望大家能够实现自己的梦想。加油！
     
  • CK+七种表情识别数据集
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    CK+七种表情识别数据集是由一系列标记了七种基本人类情绪（快乐、悲伤等）的脸部图像组成的研究资源，广泛应用于计算机视觉与机器学习领域。 在剔除干扰数据后，自己项目（表情识别）训练时的最佳测试准确率（best_Test_acc）可达91.919%。
     
  • 自创的七种面部表情数据集
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    本项目构建了七个独特的面部表情数据集，旨在促进情感计算的研究与应用。每个数据集涵盖了不同的情绪状态，为机器学习模型提供了丰富的训练资源。 通过数据采集、图片裁剪及人脸裁剪，我们制作了七种面部表情的数据集，并已将其划分为训练集和验证集。这些图像清晰且质量高，适用于进行人脸表情识别研究。此外，还可以提供用于收集数据的相关代码。
     
  • 日本JAFFE人脸表情数据库
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    日本JAFFE人脸表情数据库是由日本冲绳科学技术大学院大学建立的一个包含多种面部表情的人脸图像数据集，用于研究和分析人类情感表达。 JAFFE人脸表情数据集包含10位日本女性在实验室条件下摆拍的指定表情图片（开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立），共有213张图片，每人每种表情大约有3-4张照片。每张图片分辨率为256*256像素。
     
  • 关于八种基本情绪的YOLOv8数据集
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    本数据集基于YOLOv8模型，专门用于识别和分类人类的八大基础情绪（惊讶、厌恶、恐惧、快乐、 neutral、悲伤、生气及惊讶），旨在提升情感分析技术的应用精度。 八种基本情绪的数据集包括： - 愤怒 (0) - 轻蔑 (1) - 厌恶 (2) - 害怕 (3) - 开心 (4) - 中立 (5) - 伤心 (6) - 惊讶 (7) 数据集中包含： 训练集：17,000张图片 验证集：5,400张图片 测试集：2,700张图片
     
  • 七种害虫的虫害数据集
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    本数据集包含七种常见农业害虫的详细记录，旨在为害虫识别与防治研究提供全面的数据支持。 虫害数据集包含七种不同害虫的数据。
     
  • Ferplus表情数据集
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    Ferplus表情数据集是一款先进的面部表情识别工具的数据基础，它包含了大量详细的面部动作编码系统标签，用于提升机器对面部细微表情变化的理解与识别能力。 FER2013+的标注提供了一组新的标签给标准的情感面部表情识别（Emotion FER）数据集。在FER+中，每张图片都由10位众包标记员进行了标注，这为静态图像情感提供了更高质量的真实基准，相较于原始的FER标签更为准确。每位标记员对每一幅图进行独立标注的做法有助于提高整体的数据质量。
     
  • 48*48分辨率的CK+人脸表情数据集，涵盖7种表情类型
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    本数据集提供了一个包含7种基本表情的人脸图像库，每张图片分辨率为48*48像素，基于CK+数据集构建，适用于表情识别研究。 人脸表情数据集CK+是计算机视觉领域广泛使用的一个重要资源，主要用于研究和发展表情识别技术。此数据集因其高质量的图像以及涵盖多种基本情感表达类别而受到高度评价。 1. **概述**：CK+全称Extended Cohn-Kanade Dataset，是从原始Cohn-Kanade数据集中扩展和改进而来。它包含了大量的连续帧序列，用于捕捉从无表情到强烈情绪变化的表情动态过程。 2. **图片分辨率**：每个图像的尺寸为48像素*48像素。这种较小的分辨率有助于降低计算复杂性，并且便于进行特征提取及模型训练。 3. **情感类别**：数据集包括七种基本的人脸表情，即中立、快乐、悲伤、惊讶、厌恶、愤怒和恐惧。这些情绪类型根据心理学理论中的基础表达模式选择，适用于大多数表情识别系统的构建。 4. **标注信息**：每张图像都经过详细注释，不仅标记了关键面部特征的位置（如眼睛、鼻子和嘴巴），还包含了情感强度等级的信息。这为训练及评估机器学习模型提供了丰富的数据支持。 5. **动态变化记录**：CK+的独特之处在于其能够捕捉到表情的连续性变化过程，每个情绪实例由一系列从无表情过渡至特定峰值的表情帧组成。这对于研究实时或视频中的人脸情感识别至关重要。 6. **应用领域**：此数据集常被用来训练和测试各种机器学习及深度学习模型（如支持向量机SVM、卷积神经网络CNN等），以实现高精度的情感分析系统，这些技术可以应用于人机交互、情绪感知以及智能安全等领域。 7. **结构介绍**：CK+可能包含48个特征或者每个表情有48帧。具体来说，数据集的组织方式包括单独的表情文件夹，其中包含了按时间顺序排列的不同图像样本。 8. **挑战与局限性**：尽管CK+在情感识别研究中具有重要价值，但它也存在一些限制，如样本数量有限、主要由白人面孔组成以及表情类型相对较少。这可能影响其在全球范围内的人脸表情多样性表现力。 9. **后续改进与发展**：随着技术的进步，许多后续的研究工作对CK+进行了扩展和增强，增加了更多种族背景及年龄差异的面部数据集（例如AffectNet、FER2013），以支持更全面的情感识别系统构建。 综上所述，作为表情分析领域的基础资源之一，CK+凭借其标准化格式以及丰富多样的情感类别为研究者提供了宝贵的素材。通过利用该数据集，科学家和工程师能够开发出更加准确且适应性强的表情识别算法，并推动人工智能在情绪理解和人机交互方面的发展。
     
  • 茶叶七种常见病害的数据集
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    本数据集涵盖了茶叶生长过程中常见的七种病害信息，旨在为科研人员和农业专家提供研究资料，助力于病害识别与防治技术的发展。 茶叶7种常见病害数据集包括红叶斑病、藻叶斑病、鸟眼病；灰色枯萎；白色现货；炭疽病；棕色的枯萎。此外，该数据集还包含一类健康茶叶样本。每个类别都含有超过100张图像。
     
  • FER2013数据集的表情识别
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    本研究基于FER2013数据集进行表情识别，通过深度学习模型分析面部特征，旨在提高不同场景下的表情分类准确率。 使用fer2013数据集进行表情识别时，需要将图片从一个文件中提取成单独的图片。该数据集中包含以下几种表情：生气（0）、厌恶（1）、恐惧（2）、开心（4）、伤心（5）、惊讶（6）和中性（未明确标号）。