用于CV算法的面部表情图像数据集

数据集下载链接： http://suo.nz/2Rhtp7

该项目的数据集的特点是人类个体情感表达的照片，这些照片是借助数码相机和手机相机从不同角度、姿势、背景、曝光和距离拍摄的。

从面部图像预测人物性格

数据集下载链接： http://suo.nz/2JLgAy

该数据集中的所有数据均来自可公开访问的网站或数据库。该数据集由 2 个类别组成：友善的和令人厌恶的。令人厌恶的类别充满了被定罪的重罪犯的面部法师。友善类别充斥着“普通”人的面部图像。诚然，一些“普通”人可能会被判重罪，但我预计这一比例非常低。所有下载的图像均由自定义重复图像检测器处理，然后分为训练集、验证集和测试集。这是为了防止这些数据集之间出现相同的图像。使用 MTCNN 裁剪模块将所有图像从原始下载的图像裁剪为面部图像。裁剪后的图像中几乎不包含任何无关背景。这是为了防止 CNN 分类器从面部图像中提取与分类任务无关的背景特征。训练集有 5610 个友善类图像和 5610 个令人厌恶类图像。测试集有 300 个 savoury 类图像和 300 个 unsavory 类图像，验证集也是如此。

面部年龄数据集

数据集下载链接： http://suo.nz/2J0E55

包含具有年龄的人脸的图像数据集。有 99 个文件夹，每个文件夹的名称代表文件夹内面孔的年龄。

人脸面部表情数据集

数据集下载链接： http://suo.nz/2Bur0o

该数据集包含三个文件夹，即 Happy、Sad 和 Angry。每个文件夹包含每个提到的表情的大约 100 张图像。

面部情感识别数据集

数据集下载链接： http://suo.nz/2tYdVH

该数据集由捕捉人们表现出7 种不同情绪（愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶）的图像组成。数据集中的每个图像代表这些特定情绪之一，使研究人员和机器学习从业者能够研究和开发情绪识别和分析模型。

这些图像涵盖了不同的个体，包括不同的性别、种族和年龄组。

动物表情图像数据集

数据集下载链接： http://suo.nz/2ms0R0

该数据集包含 1000 张各种宠物的面部图像，例如狗、猫、兔子、仓鼠、羊、马和鸟。这些图像捕捉了这些动物可以表现出的多样性表情，例如快乐、悲伤、愤怒等。

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