Emognition Wearable Dataset 2020

The Emognition dataset is dedicated to testing methods for emotion recognition (ER) from physiological responses and facial expressions. We collected data from 43 participants who watched short film clips eliciting nine discrete emotions: amusement, awe, enthusiasm, liking, surprise, anger, disgust, fear, and sadness. Three wearables were utilized to record physiological data: EEG, BVP (2x), HR, EDA, SKT, ACC (3x), and GYRO (2x), alongside the upper-body video recordings. After each film clip, participants completed two types of self-reports, i.e., related to nine discrete emotions and three dimensional ones: valence, arousal, motivation. The obtained data facilitates various ER approaches, e.g.,multimodal ER, EEG- vs. cardiovascular-based ER, discrete to dimensional representation transitions. The technical validation supported that watching film clips elicited the targeted emotions.Emognition数据集专为测试基于生理反应与面部表情的情绪识别（Emotion Recognition, ER）方法而构建。我们收集了43名参与者的实验数据，所有参与者均观看了可诱发9种离散情绪的短片片段，涵盖愉悦、敬畏、热情、喜爱、惊讶、愤怒、厌恶、恐惧与悲伤9种情绪。实验采用三款可穿戴设备记录生理数据，包括脑电图（EEG）、双路血容量脉冲（BVP）、心率（HR）、皮肤电活动（EDA）、皮肤温度（SKT）、三轴加速度计（ACC）与双路陀螺仪（GYRO），同时同步录制了参与者的上半身视频。每段短片播放结束后，参与者需完成两类自评问卷：一类针对前述9种离散情绪，另一类则针对情绪的3个核心维度——效价（valence）、唤醒度（arousal）与动机（motivation）。本数据集可支撑多种情绪识别相关研究方向，例如多模态情绪识别、基于脑电图与心血管信号的情绪识别对比、离散情绪表征向维度情绪表征的转换等。经技术验证，观看短片片段成功诱发了预设的目标情绪。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于情绪识别研究的多模态可穿戴数据集，包含43名参与者观看情绪诱发短片时的生理信号（如EEG、BVP、EDA）和视频记录，覆盖9种离散情绪和3个维度情绪自报告。其特点在于结合多种可穿戴设备数据，支持多模态情绪识别、EEG与心血管数据对比等研究方法，技术验证证实短片有效引发目标情绪。