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RAFDB表情识别数据库

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简介：
RAFDB表情识别数据库是一个包含大量人脸图像的数据集，旨在促进情感计算和面部表情分析的研究。 用于表情识别的RAFDB数据集包含了丰富的情感标签和多种模态的数据，适用于深度学习模型训练和评估。该数据集包含大量面部图像及其对应的表情分类，是进行相关研究的重要资源。

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  • RAFDB表情识别数据库
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    RAFDB表情识别数据库是一个包含大量人脸图像的数据集，旨在促进情感计算和面部表情分析的研究。 用于表情识别的RAFDB数据集包含了丰富的情感标签和多种模态的数据，适用于深度学习模型训练和评估。该数据集包含大量面部图像及其对应的表情分类，是进行相关研究的重要资源。
     
  • CK+人脸表情识别数据库
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    CK+人脸表情识别数据库是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的数据集，包含来自不同个体的表情视频片段，涵盖多种基本情绪。 人脸表情识别数据集包含了各种人在不同情境下展现的表情图片，用于训练机器学习模型以准确识别人类情感状态。这类数据集对于开发能够理解人类情绪的智能系统至关重要。
     
  • 耶鲁人脸表情识别数据库
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    耶鲁人脸表情识别数据库是由耶鲁大学创建的一个包含光照、表情变化等条件下的人脸图像数据集，广泛用于人脸识别和表情分析研究。 Kaggle 2018年耶鲁大学公开的人脸表情识别数据集包含15个受试者的165个GIF图像（如subject01、subject02等）。每个主题有11张图片，分别对应不同的面部表情或配置：中心光、带眼镜、快乐、左光、没有眼镜、正常、右光、悲伤、困倦、惊讶和眨眼。
     
  • FER2013表情识别数据集
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    FER2013数据集是一个广泛应用于研究面部表情识别的数据库，包含了超过3.5万张灰度图像，每张图都标记了喜、怒、哀、乐等七种基本情绪之一。 数据集包含48x48像素（2304字节）的图像，标签定义为：0=生气，1=厌恶，2=恐惧，3=快乐，4=悲伤，5=惊讶，6=中立。训练集合包含了28,709个样本。公共测试集包含3,589个样本。私人测试集也包含另外的3,589个样本。
     
  • DISFA情绪识别数据库
    优质
    DISFA情绪识别数据库是一个专注于面部动作单元表达的情绪分析资源库，为研究者提供了丰富的情感数据集。 DISFA数据集是一个非拟人脸部表情数据库，用于开发自动动作单元检测的计算机算法。
     
  • FER2013数据集的表情识别
    优质
    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）。
     
  • FER2013（表情识别数据集）.zip
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    FER2013数据集包含超过35,000张人脸图像，用于训练、测试和验证面部表情分类模型，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情绪。 该数据集可供TensorFlow使用VGGNet进行表情识别模型的训练。
     
  • 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。
     
  • JAFFE数据集的表情识别
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    Jaffe数据集是一套用于研究人类面部表情的标准图像库，包含来自日本和英国参与者的多种基本情绪表达。该数据集广泛应用于表情识别技术的研究与开发中。 表情识别-JAFFE数据集 JAFFE（Japanese Female Facial Expression）数据集是一个常用的表情识别研究工具，包含来自10位日本女性被试者的213张面部图像，每种基本情感（快乐、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶和害怕）都有多个样本。该数据集因其高质量的图片以及丰富的情感类别而受到广泛欢迎，在表情识别领域具有重要地位。
     
  • 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。