Advertisement

人脸情绪识别数据集（训练2.8万，测试7千）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含3.5万个样本，用于训练和评估人脸情绪识别模型。其中，训练集含2.8万个图像，测试集含7千个图像，涵盖各种情绪表达。 数据集包含七种情绪标签：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤和惊讶。训练集包括2.8万张人脸图像，测试集则有7000张人脸图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 人脸情绪识别数据集（训练2.8万，测试7千）
    优质
    本数据集包含3.5万个样本，用于训练和评估人脸情绪识别模型。其中，训练集含2.8万个图像，测试集含7千个图像，涵盖各种情绪表达。 数据集包含七种情绪标签：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤和惊讶。训练集包括2.8万张人脸图像，测试集则有7000张人脸图像。
     
  • 人脸识别训练数据集
    优质
    本数据集包含丰富的人脸图像样本，涵盖多种光照、姿态及表情变化，旨在提升人脸识别算法的准确性和鲁棒性。 在进行机器学习项目的过程中，选择合适的训练集非常重要。一个高质量的训练集应该包含足够的样本以覆盖所有可能的情况，并且这些样本应该是多样化的、具有代表性的。 为了构建这样的训练集，首先需要明确任务的目标以及数据的特点。例如，在处理文本分类问题时，确保每个类别都有充足的示例至关重要；而在图像识别领域，则需要注意不同光照条件和视角下的图片是否都包含在内。 此外，还可以通过网络爬虫等手段收集更多的公开可用的数据来扩充初始的训练集。不过要注意遵守相关的法律法规与道德准则，并且保证数据质量的一致性。 最后，在准备好了初步版本之后还需要对其进行进一步地清洗处理：去除重复项、填补缺失值以及解决类别不平衡等问题以提高模型的表现力和泛化能力。 总之，精心挑选并优化训练集是机器学习项目成功的关键步骤之一。
     
  • 人脸识别训练数据集.rar
    优质
    本资源包包含用于训练和测试人脸识别算法的数据集，内含大量标注清晰的人脸图像，适用于学术研究与技术开发。 人脸识别使用的训练集包含了大量正样本和负样本。
     
  • 表情识别 人脸情绪识别
    优质
    本项目专注于开发高效的表情识别技术，通过分析面部特征来解读人类的情绪状态，旨在提供一种准确、快速的人脸情绪识别解决方案。 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序利用Gabor小波变换提取人脸表情特征，并构造表情弹性图。该系统采用基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现对人脸表情的有效识别，在Visual Studio 2010环境下运行通过。
     
  • 人脸数据集-训练与测试集
    优质
    简介：本项目提供一个人脸识别的数据集，包含用于模型训练和评估的独立子集。这些数据为研究者提供了宝贵的资源以改进人脸识别技术。 使用大约10000个训练集和4000个数据集进行工作。
     
  • 人脸识别训练数据集-第一部分
    优质
    本数据集为人脸识别研究的第一部分基础资料，包含了大量标注清晰的人脸图像，旨在促进算法模型的学习与优化。 在IT行业中，特别是在人工智能领域的一个分支——人脸识别技术已经成为热门的研究与应用方向。该领域的训练集资源如“人脸识别训练集-part-1”主要用于深度学习模型的训练。 深度学习是机器学习的一部分，通过模拟人脑神经网络的方式处理和学习数据，在图像识别任务中尤其有效。“人脸识别训练集-part-1”很可能包含大量的面部图像，并且这些图像被标注了相应的身份信息。这使得深度学习模型能够学会识别人脸特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴的位置以及整体的面部轮廓等。 在深度学习实践中，一个完整的数据集通常会分为三个部分：用于教会模型识别特征的训练集；帮助调整参数以避免过拟合问题的验证集；最后评估模型性能的测试集。其中，“part-1”可能表示这是整个大型数据集中的一部分，并且后续还会有其他部分（如part2、part3等）。 卷积神经网络（CNNs）是处理图像数据的一种特别有效的结构，在训练过程中通过多层过滤器逐级提取特征，从边缘和颜色这样的低级特征到面部部分的整体形状。反向传播算法使模型能够调整权重以减少预测结果与实际标签之间的误差，从而提高识别准确性。 为了构建一个高效的人脸识别系统，数据预处理步骤也非常重要。这可能包括标准化图像尺寸、归一化像素值以及解决光照变化和遮挡等问题的数据增强技术等措施。这些方法有助于增加模型的泛化能力，并防止它过于依赖特定的方向或角度上的特征。 完成训练后，准确率、召回率及F1分数等评估指标将被用来衡量模型性能。同时，在实际应用中必须遵守严格的法规和伦理准则以保护个人隐私。 通过提供基础数据集，“人脸识别训练集-part-1”使开发人员与研究人员能够构建并优化深度学习模型来进行人脸识别，这一技术广泛应用于安全监控、社交媒体及手机解锁等多个领域。随着不断的学习与发展，我们期待未来的人脸识别系统性能将更加卓越，并且需要关注其在隐私和道德方面的挑战。
     
  • 人脸识别训练图片一万张
    优质
    本项目专注于人脸识别技术的研究与应用，利用一万个高质量、多样化的图像样本进行深度学习模型训练，以提升识别精度和鲁棒性。 人脸识别学习需要训练素材一万张图片。
     
  • TensorFlow的情绪识别训练代码
    优质
    这段TensorFlow情绪识别训练代码提供了一套利用机器学习技术来分析和预测人类情感状态的方法，适用于开发能够理解用户情绪的应用程序。 情绪分类代码需要自行收集数据源，并且最好将数据转换成梅尔频谱进行测试以达到98%的准确率。本人已经对开心、惊讶、哭和愤怒这几种情绪进行了测试。
     
  • Yolov8人脸表情识别训练权重+数据集+PyQt界面+教程
    优质
    本项目提供基于Yolov8的人脸表情识别解决方案，包含预训练模型、标注数据集及PyQt图形用户界面，并附详细教程。适合初学者快速上手。 使用Yolov8进行人脸表情识别训练权重的准备包括一个已经配置好的数据集目录，并且该目录已划分成train、val 和 test 三个部分，同时附有data.yaml文件。对于yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法可以直接利用此结构进行模型训练。 标签采用txt格式存储，参考的数据集中包含了表情识别的样本数据以及检测结果。具体目录配置如下： - data.yaml 文件中的内容： - train: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\train/images - val: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\valid/images - test: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\test/images - nc (number of classes)：4（表示有四种表情类型） - names： - anger （愤怒） - happy （快乐） - sad （悲伤） - surprise （惊讶） 这种结构和配置能够有效支持Yolov8等算法的人脸表情识别模型训练。
     
  • OpenCV人脸辨识训练数据集
    优质
    OpenCV人脸辨识训练数据集包含大量用于人脸识别算法训练和测试的人脸图像，是开发面部识别技术的重要资源。 OpenCV的人脸识别训练集可以用于识别人脸图像中的面部特征，这样就省去了自行训练模型的麻烦。