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.

本数据集名为Emognition，旨在测试基于生理反应与面部表情的情绪识别（Emotion Recognition，ER）方法。本研究招募了43名受试者，令其观看可诱发九种离散情绪的短片片段，这九种情绪分别为：愉悦（amusement）、敬畏（awe）、热情（enthusiasm）、喜爱（liking）、惊讶（surprise）、愤怒（anger）、厌恶（disgust）、恐惧（fear）及悲伤（sadness）。研究采用三款可穿戴设备采集生理数据：脑电图（EEG）、光电容积脉搏波（BVP，2通道）、心率（HR）、皮肤电活动（EDA）、皮肤温度（SKT）、三轴加速度计（ACC，3通道）及双轴陀螺仪（GYRO，2通道），同时同步采集受试者的上半身视频录像。每段短片放映结束后，受试者需完成两类自我报告：一类针对前述九种离散情绪，另一类针对三维情绪维度——效价、唤醒度与动机强度。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生理的情绪识别对比研究、离散情绪表征向维度情绪表征的转换等。经技术验证，本实验所用的短片可有效诱发预设的目标情绪。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Emognition Wearable Dataset 2020是一个专注于情绪识别的数据集，包含43名参与者在观看情绪诱发电影短片时的生理数据和视频记录，支持多模态情绪识别研究。数据集仅限学术研究使用，需签署EULA协议获取访问权限。