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抽象图像的情感数据集

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简介：
抽象图像的情感数据集是一个精心设计的数据集合，包含了多种风格和情感色彩强烈的抽象艺术作品。该数据集旨在研究视觉元素如何引发特定情绪反应，并促进计算机理解人类情感表达的能力。 本研究使用了三个数据集进行分析：国际情感图像系统(IAPS)；一组来自照片分享网站的艺术照片（用于调查艺术家有意使用的颜色和纹理是否能改善图片分类）；以及一组由同龄人评分的抽象画，以探讨特征与评分对无上下文内容图片的影响。离散情感被分为八类：Amusement、Anger、Awe、Contentment、Disgust、Excitement、Fear 和 Sadness。

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  • 抽象图像的情感数据集
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    抽象图像的情感数据集是一个精心设计的数据集合，包含了多种风格和情感色彩强烈的抽象艺术作品。该数据集旨在研究视觉元素如何引发特定情绪反应，并促进计算机理解人类情感表达的能力。 本研究使用了三个数据集进行分析：国际情感图像系统(IAPS)；一组来自照片分享网站的艺术照片（用于调查艺术家有意使用的颜色和纹理是否能改善图片分类）；以及一组由同龄人评分的抽象画，以探讨特征与评分对无上下文内容图片的影响。离散情感被分为八类：Amusement、Anger、Awe、Contentment、Disgust、Excitement、Fear 和 Sadness。
     
  • Emotion6图像情感分类数据集
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    Emotion6数据集是一款专为图像情感分析设计的数据集合，包含丰富的情绪标注图片，适用于六大基本情绪类别研究。 Emotion6是一个情感诱发图像数据集，包含了Paul Ekman提出的六种基本情绪加上中立情绪，总共七个情感分布类别。每个类别包含330张图片，并且每张图片都有用于评价诱发情绪的VA值作为真实标签。此外，作者还进行了情感风格迁移研究，在不改变高层语义信息的前提下，通过调整源图像的基础特征来实现将图像的情感向目标图像指定的情绪转变。 EmotionROI则是在Emotion6数据集的基础上增加了情感刺激区域ESM标注（即Emotion Stimuli Maps）。这些情感诱发区域与对象识别的区域和视觉显著性分析中的显著性区域并不相同。
     
  • 图像情感分类的深度学习数据集
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    本数据集专为图像情感分类设计，包含大量标注图片，旨在利用深度学习技术提升模型对人类情绪识别的准确性。 公开图像情感数据集Twitter 2015及Twitter 2017包含了大量带有情绪标签的图片，用于研究社交媒体上的视觉内容与用户情感之间的关系。这些数据集为学者们提供了宝贵的资源来探索如何通过分析图像来理解人们的心理状态和社会行为。
     
  • 情感数据集
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    情感数据集是一系列用于训练和测试自然语言处理模型的数据集合，专注于识别和分类文本中的正面、负面或中性情绪。这些数据对于开发能够理解人类情感表达的技术至关重要。 在当今的人工智能领域里，语音情绪识别技术扮演着关键角色。它使机器能够理解并响应人类的情感状态，在诸如智能助手、自动驾驶汽车以及客户服务系统等领域中提供了更加人性化的交互体验。 情感语料库是推动这一技术进步的重要资源之一，它是通过收集和标注各种不同情感表达的语音数据集来实现这一点的。这些数据库通常包含多种情绪类别（如快乐、悲伤、愤怒或惊讶），以帮助训练模型识别并区分不同的感情状态。对于研究者来说，汉语情感语料库尤其有价值。 这类语料库的特点可以包括： 1. **语言特色**：由于专注于汉语语音的情感表达特点，这样的资源特别有助于处理中文相关的语音情绪识别。 2. **多样性和广泛性**：优秀的语料库应该包含大量不同说话者的样本，并且涵盖各种性别、年龄和口音等变量，确保模型在面对真实世界的复杂情况时能够准确地进行情感分类。 3. **情感标签**：每个音频片段都应附有对应的情感标识符或类别信息，这为训练算法提供了明确的目标依据。 4. **质量控制措施**：为了保证数据的准确性与可靠性，在创建过程中通常会实施严格的审核程序来排除噪音干扰和纠正错误标注等问题。 5. **标准化格式存储**：以通用标准如WAV音频文件及CSV或JSON等结构化文本形式进行保存，便于研究人员处理并用于模型训练。 借助汉语情感语料库，研究者可以： - 提取语音信号中的相关特征（例如梅尔频率倒谱系数MFCC、基频F0）； - 利用深度学习技术如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN来构建和优化情绪识别系统； - 通过交叉验证或者独立测试集对模型性能进行评估，包括准确性、召回率及F1得分等关键指标的测量； - 在实际应用中利用训练好的模型实时分析语音内容，并提供相应的情感反馈或是决策支持。 总的来说，汉语情感语料库对于促进语音情绪识别技术的发展具有不可替代的作用。随着研究和技术的进步，我们期待看到更多高效且精准的情绪识别系统在日常生活中广泛应用。
     
  • 图像情绪分析数据集
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    图像情绪分析数据集是一系列包含丰富标签和注释的图片集合，用于训练机器学习模型识别和理解人类情感表达。 该数据集包含500张图片，其中包括250张积极图片和250张消极图片，适用于进行图像情感分析。
     
  • 人脸表情图像数据集
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    简介：人脸表情图像数据集是一系列标注了各种面部表情的图片集合，用于研究和开发人脸识别及情感计算技术。 该数据集包含五种情绪的人类面部表情图片：愤怒、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。每种情绪的图片数量在70到250张之间不等。
     
  • IEOCAP情感数据集合集
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    IEOCAP情感数据集合是一套全面的情感分析资源库，包含了多样的语音和视频片段，旨在促进对人类情绪识别的研究与应用开发。 情感数据集集合IEOCAP包含了多种不同类型的情感分析数据，旨在为研究人员提供一个全面的资源库来支持他们的研究工作。该数据集涵盖了广泛的应用场景，并且包含了大量的标注样本以提高模型训练的效果。通过使用这样的综合型数据集，可以更好地理解人类情绪表达的方式及其在不同语境下的变化模式。
     
  • 抽烟识别数据集【标注+图像】
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    简介：该数据集包含大量标记后的抽烟行为图片，旨在提供给研究者用于训练机器学习模型识别抽烟场景，促进相关领域技术的发展。 抽烟检测数据集【包含标注图片】
     
  • EmotionNet_情感数据集.zip
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    EmotionNet情感数据集包含了大量标注了情绪类型的声音和视频文件，旨在促进对人类情感识别的研究与应用开发。 这个人脸表情数据集包含几百GB的图片。压缩包里提供了获取这些图片的链接地址，可以通过爬虫技术来下载图片，这对于研究工作非常有用。
     
  • 柏林情感数据集
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    柏林情感数据集是由德国研究人员开发的情感分析数据库，包含了针对多种媒体形式收集和标注的情绪反应数据，旨在促进跨文化情感计算研究。 德国柏林语料库包含535条数据，由十个演员（五男五女）录制。这些录音涵盖了七种情感：中性、生气、害怕、高兴、悲伤、厌恶和无聊。采样率为48kHz（后压缩到16kHz），量化为16位。文本选取遵循语义中性和无情感倾向的原则，同时保持日常口语化的风格，避免过多书面语言的修饰。 所有录音在专业录音室内完成，并要求演员通过回忆个人经历或体验来酝酿特定的情感，以增强情绪的真实感。经过20名参与者（十男十女）进行听辨实验后，该语料库获得了84.3%的识别率。