我们建立了一个大规模的多场景数据集，称为FERV39k。我们从三个方面分析了构建此类新颖数据集的重要组成部分 :( 1) 多场景层次结构和表达式类; (2) 候选视频剪辑的生成; (3) 可信的手动标记过程。基于这些准则，我们选择了4个场景，分为22个场景，根据精心设计的工作流，对4k视频自动获得的86k样本进行注释，最终构建38,935个带有7个经典表情的视频片段。还提供了四种基准框架的实验基准

OpenXLab110

facial-expression-recognition-dataset

人脸表情识别

情感分析

该数据集包含199,955张图片，展现了28,565个不同人种的个体所表现出的多种面部表情。该数据集旨在用于情感识别和面部表情分析的研究，跨越不同的种族、性别和年龄。研究人员和开发人员可以利用这个数据集来增强对面部识别技术的理解，并提高情感分类系统的准确性。数据集中的图片捕捉了不同的情感，如快乐、悲伤、惊讶、愤怒、厌恶和恐惧，以便研究人员开发及评估识别算法和检测方法。

Hugging Face2025-04-04 更新950

Facial Expression Dataset (Sri Lankan)

人脸表情识别

情感计算

The Facial Expression Dataset (Sri Lankan) is a culturally specific dataset created to enhance the accuracy of emotion recognition models in Sri Lankan contexts. Existing datasets, often based on fore

DataCite Commons2024-09-26 更新220

Comparison of experimental results on the FERPlus dataset.

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