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通过监督学习，算法将面部表情识别为七种不同的情绪，包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。

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简介：
情感识别的机器学习算法将面部表情细分为七种不同的类别，具体包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶以及中性状态。

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  • emotion-recognition:利用监督学习算法将面部表情分类为七种情绪之一（如愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性）
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    emotion-recognition项目旨在通过应用监督学习技术来识别并分类人脸表情，将其归类于七个基本情绪类别之一：愤怒、厌恶、恐惧、欢乐、悲哀、惊奇或中立。 情感识别的机器学习算法可以将人脸归类为七种情绪之一：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶或中性。
     
  • 包含人类面部表情的训练数据集，涵盖愤怒、鄙视、厌恶、恐惧、高兴、中立、悲伤及惊讶，各含4101张图像。
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    本数据集包含了32808张图像，详细记录了人类八种基本情感状态——愤怒、鄙视、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤和惊讶的面部表情变化。每种情绪有4101张图片，便于深度学习模型训练识别各种复杂的人类情感表达。 该数据集基于面部表情训练数据创建。图像尺寸统一为96x96像素，并且它们的标签是从原始数据集中目录名称推断出来的。源数据集被分割成两个子集——训练集和测试集，这两个子集中的类别是平衡分布的。文件train.csv和test.csv分别包含了训练子集和测试子集中标签到文件名之间的映射关系。 分类包括愤怒、鄙视、厌恶、恐惧、高兴、中立、悲伤以及惊讶这八种表情类型，每类包含4101张图片。为了进一步平衡各个类别间的样本数量差异，使用了Python的Albumentations库进行数据扩充处理，具体方法是根据最大类别的大小来进行调整。
     
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