用于情感识别的分类数据集答案

【问题标题】：Classified dataset for emotion recognition用于情感识别的分类数据集
【发布时间】：2013-11-13 16:54:29
【问题描述】：

我从事一些研究教育任务，需要具有分类面部情绪的数据集来训练分类器。例如，性别分类很简单：我可以创建csv文件，并根据性别将任何带有图像的文件标记为0或1。像这样的：

.../../male.jpg:1

.../../female.jpg:0
... ...

所以，我需要类似的东西，但用于面部情绪分类。我找到了带有关键点的图像数据集，所以我可以通过不同的情绪对它们进行聚类，但是如果之前手动标记它会更准确。也许有人有直接的来源，或与此类信息的链接。谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这很棘手，因为情绪并不是唯一的特征，即使是人类也是如此。但是有些学者在准备您想要的监督数据时遇到了麻烦，即您可以联系下面的作者并询问他们的数据集：

“我们引入了两个大型数据库，其中包含 750 000 和 120 万个缩略图大小的图像，并标有与情感相关的关键字。” Solli 和 Lenz，瑞典诺尔雪平林雪平大学。

【讨论】：

感谢您的回答。我发现了这个数据集，它被命名为 emodb，它真的很酷，但我需要一些更具体但不是那么大的东西：带有面孔的文件，以及任何描述图像情绪的文件，例如类似的东西我在上面描述过。
@DmitryMikhaylenko 我遇到了同样的问题。您是否设法找到任何图像数据库？请帮我一个
是的，我们使用了来自 kaggle 竞赛 (kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/data) 的数据集，并针对我们的目的对其进行了优化。我们为所有图像手动制作了特征，然后使用旋转不同度数的相同图像对其进行扩展

【解决方案2】：

Twitter 通常是开始进行情绪分析的好地方，因为它在其高级搜索中提供了过滤正面和负面推文的可能性。

如果您想这样做，您需要编写一些代码来使用此处记录的 twitter API： https://dev.twitter.com/docs/using-search

如果您愿意，可以在这里使用 API： https://dev.twitter.com/console

结果以 json 格式返回。这通常足以很好地开始！

您只需将每条推文与相应的情绪相关联。

如果您想要一个更“原子”的数据集，您可以根据每个单词在正负类中出现的频率计算它的分数，并使用 tf-idf 方法进行归一化。

请注意，如果您想构建更高级的分类器，您还需要处理“中性”情绪，而这不是 twitter 提供的。

【讨论】：

我之前没有提到：我需要按图像对面部情绪进行分类的数据集，并在面部有关键点。在我看来，创建这样的数据集的最简单方法是手动创建它。 “谷歌搜索”对我没有帮助。
我的错，我跳过了那部分。在这种情况下，您仍然可以这样做，但是看看您是否可以将推文与图片隔离开来，并在此基础上添加人脸检测算法！不过，这可能很快就会变得棘手......