FER2013, CK+, Genius HR Dataset|情绪识别数据集|心理健康数据集

FER2013: 一个包含35,887张灰度图像的数据集，标记了七种情绪（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）。CK+: 一个包含920张图像的小型数据集，标记了八种情绪。Genius HR Dataset: 一个用于工作场所心理健康分析的真实世界数据集。

原始信息汇总

Facial Expression Recognition (FER) for Mental Health Detection

Overview

• Purpose: Analyze facial expressions to detect mental health conditions using AI models like Swin Transformer, Vision Transformers (ViT), and Custom CNNs.
• Applications: Healthcare, HR, and research for early detection of mental health issues such as anxiety, depression, OCD, PTSD, and stress-related disorders.
• Key Features: High-accuracy emotion detection, integration with mental health scoring systems, real-time emotion detection systems.

Repository Structure

FER-for-Mental-Health-Detection ├── Models │ ├── Swin_Transformer │ ├── Custom_CNN │ ├── ViT_Model │ └── Other_Models ├── datasets ├── images ├── utilities ├── README.md ├── usage_guide.md ├── LICENSE └── requirements.txt

Datasets

• FER2013: 35,887 grayscale images labeled with seven emotions. Source: FER2013 on Kaggle.
• CK+: 920 images with eight emotion labels. Source: CK+ Dataset Official Site.
• Genius HR Dataset: Real-world dataset for workplace mental health analysis. Source: Proprietary dataset.

Installation

• Prerequisites: Python 3.10+, PyTorch 2.0+, CUDA-enabled GPU (recommended).
• Steps: Clone repository, create virtual environment, update pip, install dependencies, verify installation, download FER2013 dataset, preprocess dataset, run model.

Models and Architectures

• Swin Transformer: Hierarchical transformer for visual tasks. Reference: Swin Transformer Paper.
• Custom CNN: Lightweight CNN for real-time emotion detection.
• Vision Transformer (ViT): Captures long-range dependencies in facial features. Reference: ViT Paper.
• Additional Models: MobileNet, EfficientNet, and hybrid architectures.

Applications

• Human Resources: Monitor and assess employee mental health.
• Healthcare: Real-time emotion detection for early interventions.
• Research: Advance AI in mental health detection.

Citation

• Published in Engineering, Technology & Applied Science Research, indexed in Scopus Q2.

Contact

• Email: [e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FER2013数据集的构建汇集了35,887张灰度图像，每张图像均标注有七种情绪之一（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）。该数据集的构建旨在为面部表情识别研究提供一个大规模、多样化的资源，通过从不同个体和表情中收集数据，以涵盖广泛的面部表情变化和情绪表达。

特点

FER2013数据集的特点在于其规模庞大、多样性丰富，且标注详尽。它包含了不同年龄、性别和种族的个体面部表情，能够有效支持研究者对面部表情识别算法的训练和测试。此外，该数据集的开放性使得它成为学术界和工业界广泛使用的研究资源。

使用方法

使用FER2013数据集时，用户首先需要确保具备适当的计算环境和软件依赖。数据集可以通过Kaggle平台下载，并需进行解压和预处理以适应不同的模型训练需求。用户应遵循数据集的使用协议，并在模型训练和评估过程中遵循数据处理的最佳实践。

背景与挑战

背景概述

FER2013数据集，全称为Facial Expression Recognition 2013，是一个用于面部表情识别的重要数据集，创建于2013年，包含了35,887张灰度图像，这些图像被标记为七种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立。该数据集由多个研究人员和机构共同创建，旨在推动心理健康检测技术的发展，特别是在人工智能辅助下的面部表情识别领域。FER2013数据集对于相关领域的影响力显著，它不仅帮助研究人员开发出能够识别微妙表情变化的模型，而且对于早期发现心理健康风险具有重要作用。CK+数据集则是一个较小的数据集，包含920张图像，具有八种情绪标签。这些数据集的构建，为心理健康检测领域提供了宝贵的资源。

当前挑战

在构建FER2013和CK+数据集的过程中，研究人员面临的挑战主要包括：1) 数据收集和标注的准确性，确保所收集的表情图像能够真实反映人类情绪的多样性；2) 数据集的规模和质量平衡，既要求数据集足够大以训练出具有泛化能力的模型，又要确保图像质量满足研究需求；3) 在实际应用中，模型对于不同人种、年龄、性别的普适性和准确性问题；4) 构建过程中遇到的隐私保护和伦理问题，特别是在使用真实世界数据时，如何确保数据主体的权益不受侵犯。

常用场景

经典使用场景

FER2013数据集在面部表情识别领域中被广泛使用，其经典的使用场景包括检测个体的情绪状态，如快乐、悲伤、愤怒等。通过深度学习模型训练，该数据集能够辅助研究人员准确识别出微妙的面部表情变化，进而推断出个体的心理健康状况。

衍生相关工作

基于FER2013数据集，衍生出了众多相关工作，包括但不限于使用不同深度学习架构进行面部表情识别的研究，以及将这些识别技术应用于心理健康评估和干预的策略研究，进一步推动了心理健康检测技术的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近期，面部表情识别研究在心理健康检测领域展现出显著的应用潜力。以FER2013、CK+和Genius HR Dataset等数据集为基础，研究者们采用如Swin Transformer等先进的深度学习模型，致力于捕捉面部表情的细微变化，以实现对焦虑、抑郁等心理健康的早期识别。此类研究不仅推动了人工智能在心理健康评估中的应用，也为人类提供了早期干预和改善心理健康的可能途径。