SAMM Long Videos数据集是由曼彻斯特都会大学计算机与数学系创建，专注于自发面部微观和宏观表情的识别与检测。该数据集包含147个长视频，总计343个宏观表情和159个微观表情，采用FACS编码详细动作单元。数据集创建过程中，使用OpenFace工具进行面部对齐和动作单元检测，提高了数据处理的质量。该数据集主要应用于情感研究、行为心理学、安全及通信等领域，旨在解决面部微观和宏观表情识别的
SARS-CoV-2 spreads by infectious aerosols and droplets from the respiratory tract. Masks and respirators can reduce the transmission of infectious respiratory diseases by collecting these aerosols at
