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MMI面部表情数据库

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简介：
MMI面部表情数据库是由马克斯-普朗克研究所开发的一款包含多种情感表达的高质量面部图像数据集，用于研究人类情绪交流机制。 MMI面部表情数据库用于表情学习及模式识别等领域。该数据库包含超过2900个视频以及75位主题的高分辨率静止图像，并对视频中的AU进行了完整注释（事件编码）。此外，部分数据在帧级别上被标注为中性、起始、顶点或偏移阶段。一小部分的数据还被标记为视听笑声。由于视频数据量过大无法上传，这里仅提供图片数据。

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  • MMI面部表情数据库
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    MMI面部表情数据库是由马克斯-普朗克研究所开发的一款包含多种情感表达的高质量面部图像数据集，用于研究人类情绪交流机制。 MMI面部表情数据库用于表情学习及模式识别等领域。该数据库包含超过2900个视频以及75位主题的高分辨率静止图像，并对视频中的AU进行了完整注释（事件编码）。此外，部分数据在帧级别上被标注为中性、起始、顶点或偏移阶段。一小部分的数据还被标记为视听笑声。由于视频数据量过大无法上传，这里仅提供图片数据。
     
  • CK+面部表情数据集
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    CK+面部表情数据集是一个广泛应用于计算机视觉与机器学习领域的情感识别数据库，包含来自不同个体的丰富面部表情图像。 本资源包含了CK+人脸面部表情数据集，其中包括开心、惊讶、中性、悲伤、生气和难过等七种面部表情分类。该数据集可以用于实时检测人的面部表情，并且作者利用此数据集实现了在线课堂学生专注度状态的实时监测。
     
  • 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。
     
  • 面部表情识别的数据集
    优质
    该数据集包含了多种面部表情图像及对应的标签信息，旨在为研究者提供丰富的资源用于开发和评估面部表情识别技术。 人脸表情识别数据集用于人脸识别与表情识别的研究，在深度学习领域具有重要应用价值。
     
  • 自创的七种面部表情数据集
    优质
    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。
     
  • 面部表情识别的深度学习-人脸表情数据集001
    优质
    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。
     
  • 面部表情识别图像分类数据集
    优质
    本数据集包含丰富多样的面部表情图片，旨在支持图像分类和情感分析研究。适用于训练机器学习模型以识别人脸不同的情绪状态。 该数据集包含三个文件夹：Happy、Sad 和 Angry。每个文件夹大约有100张图片，分别代表每种情绪。您可以使用此数据集进行各种用途，例如利用卷积神经网络和计算机视觉技术来进行图像分类。
     
  • 面部表情识别
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    面部表情识别技术是一种人工智能应用，通过分析人脸关键点来判断人的表情状态。它广泛应用于情感计算、人机交互等领域，为提升用户体验和理解人类情绪提供了强有力的技术支持。 表情识别是计算机理解人类情感的重要领域之一，在人机交互方面具有重要意义。它涉及到从静态照片或视频序列中提取出人物的表情状态，并据此判断其情绪与心理变化。20世纪70年代，美国心理学家Ekman和Friesen通过大量实验定义了六种基本的人类表情：快乐、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和悲伤。在本段落的研究中还增加了一个“中性”表情类别。人脸表情识别（FER）具有广泛的应用前景，涵盖人机交互、情绪分析、智能安全系统以及娱乐与教育等多个领域，并且也在智能医疗方面展现出潜力。
     
  • 面部表情识别
    优质
    面部表情识别是一种通过分析人脸图像或视频序列来判断人的心理状态和情感反应的技术。该技术能够自动检测并解析人类的各种基本表情，如快乐、悲伤、惊讶等，并在心理学研究、人机交互、安全监控等领域有着广泛的应用前景。 人脸表情识别的源代码使用MATLAB编写，并包含可用于训练的数据，适合初学者学习和实践。