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CK+(3个数据集).7z

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简介：
CK+是一个包含多个子数据集的压缩文件包(.7z格式)，用于支持计算机视觉任务的研究和开发。 CK+人脸表情数据集包含三种类型的数据，每种都包括惊讶、悲伤、快乐、恐惧、厌恶、愤怒等多种情感类别，适用于深度学习模型的训练。

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  • CK+(3个数据集).7z
    优质
    CK+是一个包含多个子数据集的压缩文件包(.7z格式)，用于支持计算机视觉任务的研究和开发。 CK+人脸表情数据集包含三种类型的数据，每种都包括惊讶、悲伤、快乐、恐惧、厌恶、愤怒等多种情感类别，适用于深度学习模型的训练。
     
  • CK+与CK数据集.txt
    优质
    CK+和CK数据集是广泛应用于表情识别及情绪分析研究中的面部图像数据库。包含多种基本情感表达，为相关领域提供宝贵的资源。 CK+数据集和CK数据集包含了图片集合及其文档资料。
     
  • CK+ 数据集
    优质
    简介：CK+数据集是一套包含来自多个国家演员的表情图片集合，用于研究面部表情的跨文化差异，广泛应用于心理学和计算机视觉领域。 CK+是一个新发布的数据集。
     
  • CK+ 数据集
    优质
    CK+数据集是由中国团队构建的一个大规模多标签图像标注数据集，包含丰富多样的中文标注信息，广泛应用于计算机视觉领域的研究和开发。 Cohn-Kanade（CK+）扩展数据集是目前常用的人脸表情识别研究的数据集之一。它是在2010年基于原有的Cohn-Kanda 数据集基础上进行扩充而来的，包含123名参与者及593个图片序列。与原始的CK数据集相比，CK+不仅包括静态图像，还包括动态视频片段，并且所有这些素材都附有情绪标签以明确参与者的表情类型。
     
  • CK+ 分类图集.7z
    优质
    CK+ 分类图集.7z 是一个包含多种分类图片集合的压缩文件，适用于收藏、设计和创意灵感激发。 7种表情
     
  • CK+数据集（百度网盘）
    优质
    CK+数据集包含来自多个文化背景的人类面部表情图像，适用于研究和开发跨文化的情绪识别系统。本资源提供百度网盘下载链接，方便学术界与开发者获取。 ck+数据集包含情感和FACS标注，适用于人脸识别。
     
  • CK+人脸数据集下载
    优质
    本资源提供全面的人脸图像数据库——CK+人脸物体扩展版免费下载，包含丰富的人类面部表情样本，适用于学术研究与技术开发。 Cohn-Kanade（CK+）扩展数据集是目前广泛使用的人脸表情数据集之一，适用于人脸表情识别的研究领域。该数据集是在2010年基于原有的Cohn-Kanda 数据集进行扩充而来的，包含来自123名参与者的593个图片序列。与原始的CK数据集相比，CK+不仅提供了静态图像，还加入了动态视频片段，并且所有内容都附有情绪标签以明确参与者所展现的表情类型。
     
  • CK+面部表情数据集
    优质
    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。
     
  • CK+数据集，全面的人脸表情数据集
    优质
    CK+数据集是一套全面的人脸表情数据库，包含了来自不同个体在多种情绪状态下的面部表情图像，为研究与开发表情识别技术提供了宝贵的资源。 CK+数据集（The Extended Cohn-Kanade Dataset）是目前较为知名且广泛应用于人脸表情识别系统中的一个公开数据集。该数据集由P.Lucy收集，并包含来自123个对象的327个被标记的表情图片序列，涵盖了正常、生气、蔑视、厌恶、恐惧、开心和伤心七种基本情感类别。值得注意的是，在每一个序列中只有最后一帧图像被打上了表情标签，因此共有327张图像带有明确的情感标注。 为了扩充数据集规模，我们选取了每个视频片段的最后三幅图片作为额外训练样本，使CK+数据集中被标记的照片总数增加到981张。这一数据库在人脸情感分析领域具有重要地位，并且是许多研究文章中用于测试和验证模型性能的标准基准之一。 该数据集中的表情分类如下： 0-中性 1-愤怒 2-蔑视 3-厌恶 4-恐惧 5-高兴 6-悲伤 7-惊讶
     
  • CK+数据集（已整理好）.txt
    优质
    这是一个已经整理好的CK+表情数据集文件，包含了丰富的面部表情图片和对应的标签信息，便于进行情感识别研究。 CK+数据集用于深度学习中的表情识别研究，已经分类整理到7个文件夹，并通过百度云分享原始文件及已整理好的文件夹。