cairocode/EMOV_IEMO_OMG_CREMA_005

该数据集包含图像、说话者、说话者ID、标签、数据集名称以及情感维度（如效价、唤醒度、支配度）及其归一化值。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含6940、1915和2791个样本。数据集的下载大小为931236946字节，总大小为992199622.6288621字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据特征

• image: 图像数据，数据类型为 image。
• speaker: 说话者信息，数据类型为 string。
• speakerID: 说话者ID，数据类型为 int64。
• label: 标签，数据类型为 int64。
• dataset: 数据集名称，数据类型为 string。
• valence: 情感效价，数据类型为 float64。
• arousal: 情感唤醒度，数据类型为 float64。
• domination: 情感支配度，数据类型为 float64。
• arousal_norm: 归一化后的情感唤醒度，数据类型为 float64。
• valence_norm: 归一化后的情感效价，数据类型为 float64。

数据分割

• train: 训练集，包含 6940 个样本，大小为 570143370.0742239 字节。
• validation: 验证集，包含 1915 个样本，大小为 152125198.75367522 字节。
• test: 测试集，包含 2791 个样本，大小为 269931053.80096304 字节。

数据集大小

• 下载大小: 931236946 字节。
• 数据集总大小: 992199622.6288621 字节。

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • train: data/train-*
    • validation: data/validation-*
    • test: data/test-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在情感计算与多模态学习领域，高质量的面部表情数据集对于推动模型性能至关重要。cairocode/EMOV_IEMO_OMG_CREMA_005数据集通过整合多个经典情感数据库构建而成，汇聚了EMOV、IEMOCAP、OMG Emtion和CREMA-D中的面部图像样本。每条样本均经过标准化处理，包含图像、说话人标识、说话人编号、情感标签及来源数据集信息。此外，数据还提供了效价（valence）、唤醒度（arousal）和支配度（domination）的原始值与归一化值，形成多维度情感标注体系。数据集按照约6:2:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，分别包含6940、1915和2791个样本，确保了模型训练与评估的充分性与均衡性。

特点

该数据集的核心特点在于其多源融合与多维标注的协同优势。通过汇聚来自不同采集环境、不同情感诱发方式的多个子数据集，显著提升了样本的多样性，使模型能够学习到更鲁棒的情感表征。每个样本同时具备离散情感标签与连续维度的情感属性（效价、唤醒度、支配度），为研究者提供了从分类与回归两个角度进行建模的灵活性。归一化后的arousal_norm和valence_norm字段进一步消除了不同子数据集之间可能存在的标注尺度差异，增强了跨数据集训练的一致性。这种精细化的标注结构，使得该数据集特别适用于多任务学习、迁移学习以及细粒度情感分析等前沿研究方向。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库便捷地加载该数据集，并利用其预设的train、validation和test划分进行模型开发。在图像处理流程中，可直接调用image字段获取面部图像，并结合label字段进行分类任务训练。对于需要连续情感属性建模的场景，可选用valence、arousal等数值字段作为回归目标。由于数据集包含了来源信息（dataset字段），使用者能够灵活地评估模型在不同子数据集上的表现，或进行域适应研究。建议在预处理阶段对图像进行统一尺寸调整与归一化，同时利用归一化后的情感维度值进行跨数据集的情感分析，以充分发挥该数据集多源融合与多维标注的设计优势。

背景与挑战

背景概述

情感计算作为人机交互领域的重要分支，致力于赋予机器识别、理解与表达人类情感的能力。在此背景下，cairocode/EMOV_IEMO_OMG_CREMA_005数据集应运而生，由研究团队整合多个经典情感数据库构建而成，其创建时间可追溯至近年。该数据集的核心研究问题聚焦于多模态情感识别，特别是基于面部图像的情感分类与维度属性（如效价、唤醒度、支配度）的量化分析。通过融合IEMOCAP、OMG、CREMA-D等知名数据集的样本，该数据集显著提升了情感标注的多样性与跨场景泛化能力，为深度学习模型在情感计算领域的训练与评估提供了高质量的基准资源，对推动自动化情感识别技术的发展具有重要影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战首先在于情感识别中的类别不平衡与跨数据集泛化难题，不同来源的情感表达在强度、文化背景和采集环境上存在显著差异，导致模型易出现过拟合或鲁棒性不足。其次，构建过程中面临的核心挑战包括：多源数据标注体系的不一致性，需统一将离散情感标签映射为连续维度空间（如效价-唤醒度-支配度），并确保归一化后的数值具有可比性；此外，数据清洗与对齐工作繁重，需处理不同数据集的采样率、图像分辨率差异，并剔除噪声样本以维护标注质量。这些挑战的克服对于提升情感计算系统的实用性与可靠性至关重要。

常用场景

经典使用场景

在情感计算与多模态人机交互领域中，该数据集将面部表情图像与连续维度情感标签（效价、唤醒度、支配度）相结合，为研究者提供了跨数据集融合的标准化基准。其经典使用场景在于训练和评估深度神经网络模型，实现从静态人脸图像到多维情感空间的映射。通过整合EMOV、IEMO、OMG、CREMA等多个公开数据集的样本，解决了单一数据集规模有限、标注体系不统一的核心痛点，使得模型能够学习更鲁棒的情感表征，有效提升跨数据集泛化能力。

实际应用

在实际部署中，该数据集支撑着智能客服情感感知、教育场景学习者情绪监测、驾驶疲劳预警系统等需要实时面部情感分析的应用。基于其训练的情感模型能够输出连续的情感维度值，而非有限的离散类别，这使得系统可以捕捉微妙的情感渐变过程，例如从平静到焦虑的过渡状态。在心理健康辅助诊断领域，该数据集为开发非接触式情绪评估工具提供了训练基础，帮助临床医生通过分析患者面部表情的效价和唤醒度变化，辅助筛查抑郁症、焦虑症等情感障碍。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项经典研究工作：在特征学习层面，研究者利用其多源特性提出了面向情感识别的域对抗训练方法，有效消除了数据集间的风格差异；在模型架构方面，基于该数据集开发了结合注意力机制的面部区域定位网络，能够自动聚焦于眼、嘴等情感关键区域。此外，该数据集催生了情感维度预测的联合学习框架，通过共享编码器同时优化离散情感分类和连续维度回归任务，显著提升了模型在真实场景中的情感理解能力。这些工作共同推动了情感计算从实验室条件向开放环境的重要跨越。