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面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接)
目录
面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接)
1.前言
2.表情识别数据集介绍
1.jaffe数据集
2.kdef（karolinska directed emotional faces）数据集
3.genki数据集
4.rafd数据集
5.cohn-kanade au-coded expression database数据集
6. fer2013数据集
7. raf（real-world affective faces）数据集
8.emotionet数据集
9.affectnet数据集
3.表情识别数据集（已经清洗）
(1) emotion-domestic国内（亚洲）表情识别数据集
(2) mmafedb表情识别数据集
4.表情识别数据集下载
5.表情识别demo(python版本)
6.表情识别demo(c 版)
7.表情识别demo(android版本)
8.参考资料
1.前言
这是项目《面部表情识别》系列文章之《表情识别数据集(含下载链接)》；我们将分享多个表情识别数据集（ facial expression dataset），数据面部表情丰富多样，包含angry(生气), disgust (厌恶), fear(害怕), happy(快乐), neutral (中性), sad(悲伤), surprise(惊奇)等多种表情。
【尊重原创，转载请注明出处】 https://blog.csdn/guyuealian/article/details/129428657
更多项目《年龄性别预测》和《面部表情识别》系列文章请参考：
- 面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接)
- 面部表情识别2：pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)
- 面部表情识别3：android实现表情识别(含源码，可实时检测)
- 面部表情识别4：c 实现表情识别(含源码，可实时检测)
- 年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)https://blog.csdn/guyuealian/article/details/135127124
- 年龄性别预测2：pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)https://blog.csdn/guyuealian/article/details/135556789
- 年龄性别预测3：android实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn/guyuealian/article/details/135556824
- 年龄性别预测4：c/c 实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn/guyuealian/article/details/135556843
2.表情识别数据集介绍
1.jaffe数据集
the japanese female facial expression (jaffe) dataset | zenodo
⼀共有213张图像，10个⼈每⼈做出7种表情，这7种表情分别是难过（sad）、⾼兴
（happy）、⽣⽓（angry）、厌恶（disgust）、惊讶（surprise）、害怕（fear）、中⽴
（neutral），每组⼤概20张样图
2.kdef（karolinska directed emotional faces）数据集
the karolinska directed emotional faces (kdef) – emotion lab at karolinska institutet
这个数据集包含70个⼈，共35个男性和35个⼥性，年龄在20～30岁；没有胡须、⽿环或眼镜， 并且没有明显的化妆；7种不同的表情，每个表情有5个⻆度。该数据集总共有4900张彩⾊图，尺⼨ 为562×762像素
3.genki数据集
machine perception laboratory
包含genki-r2009a、genki-4k、genki-szsl⼏个部分
>> genki-r2009a包含11 159张图像，genki-4k包含4000张图像，分为“笑”和“不笑”两种，每张图像拥有不同的尺度⼤⼩、姿势、 光照变化、头部姿态，可专⻔⽤于做笑脸识别。这些图像包括⼴泛的背景、光照条件、地理位置、 个⼈身份和种族等信息
4.rafd数据集
http://www.socsci.ru.nl:8180/rafd2/rafd?p=main
是⼀个⾼质量的脸部数据库，总共包含67个模特，其中有20个⽩⼈男性成年⼈、19个⽩⼈⼥性成年⼈、4个⽩⼈男孩、6个⽩⼈⼥孩和18个摩洛哥男性成年⼈。该数据集总共8040张图，包含8种 表情，即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊奇、蔑视和中⽴。每个表情包含3个不同的注视⽅ 向，并且使⽤5个相机从不同的⻆度同时拍摄。
5.cohn-kanade au-coded expression database数据集
http://www.pitt.edu/~emotion/ck-spread.htm
包含137个⼈的不同⼈脸表情视频帧,可以免费获取，包含表情的标注和基本action units的标注
6. fer2013数据集
fer2013 | kaggle
包含共26 190张48×48灰度图，图像的分辨率⽐较低，共7种表情，分别为⽣⽓（anger）、厌恶（disgust）、恐惧（fear）、开⼼（happy）、伤⼼（sad）、惊讶（surprised）、中⽴（normal）
7. raf（real-world affective faces）数据集
real-world affective faces (raf) database
发布于2017年，总共包含29 672张图像，其中，7个基本表情和12个复合表情，⽽且每张图还提供了5个精确的⼈脸关键点，包含年龄范围和性别标注 等
8.emotionet数据集
emotionet challenge
发布于2017年，共950 000张图，其中包含基本表情、复合表情，以及表情单元的标注
9.affectnet数据集
affectnet – mohammad h. mahoor, phd
超过42万张图，affectnet数据集的标注类型包括表情类型和幅度，其中表情类型包括中⽴、⾼兴、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、愤怒和轻蔑8种基本表情，以及⽆表情、不确定和⽆⼈脸。
3.表情识别数据集（已经清洗）
上面提到的几个数据集，几乎都是国外欧美人脸表情数据，还有很多是灰度图，数据也不干净，存在很多错误的标签；考虑到很多国内业务的表情识别，需要用到国内（亚洲）表情识别数据集，项目整理了2个表情识别数据集
(1) emotion-domestic国内（亚洲）表情识别数据集
emotion-domestic表情识别数据主要来源于网络视频图片，采集的人脸主要是国内的一些名人明星的人脸图像，还有部分是整合了人脸识别的人脸数据集。已经做了数据集清洗，质量还比较高；总数约5万 张图片，其中训练集train约49000张人脸图片，测试集约5000张人脸图片，共有7个表情类别：angry(生气), disgust (厌恶), fear(害怕), happy(快乐), neutral (中性), sad(悲伤), surprise(惊奇)；
| 训练集 | 测试集 |
下图是7个表情类别的样图：
| 表情 | 样图 |
| angry(生气) | |
| disgust (厌恶) | |
| fear(害怕) | |
| happy(快乐) | |
| neutral (中性) | |
| sad(悲伤) | |
| surprise(惊奇) |
(2) mmafedb表情识别数据集
mma facial expression（mmafedb）表情识别数据集，大部分是欧美人脸表情数据，共有三个子集：train(训练集)，valid（验证集）和测试集（test），总数据量超过12万张图片，其中训练集含有92968张人脸图片，验证集17356张人脸图片，测试集17356张人脸图片，共有7个类别：angry(生气), disgust (厌恶), fear(害怕), happy(快乐), neutral (中性), sad(悲伤), surprise(惊奇)
4.表情识别数据集下载
上面表情识别数据集大部分都已经给出了官方的下载链接，网友可自行到九游会真人第一品牌官网注册或者申请下载。这里只给出两个鄙人已经整合的表情识别数据集：（1）emotion-domestic国内(亚洲)表情识别数据集（2）mmafedb表情识别数据集，数据集下载地址：面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接)
（1）emotion-domestic国内（亚洲）表情识别数据集
- 属于国内(亚洲)表情识别数据集
- 总数约5万 张图片，其中训练集train约49000张人脸图片，测试集约5000张人脸图片，
- 共有7个表情类别：angry(生气), disgust (厌恶), fear(害怕), happy(快乐), neutral (中性), sad(悲伤), surprise(惊奇)；
- 已经做了部分数据清洗，可直接用于表情识别分类模型训练；
（2）mmafedb表情识别数据集
- 属于欧美表情识别数据集
- 共有三个子集：train(训练集)，valid（验证集）和测试集（test），总数据量超过12万张图片，其中训练集含有92968张人脸图片，验证集17356张人脸图片，测试集17356张人脸图片，
- 共有7个类别：angry(生气), disgust (厌恶), fear(害怕), happy(快乐), neutral (中性), sad(悲伤), surprise(惊奇)
- 已经做了部分数据清洗，可直接用于表情识别分类模型训练；
5.表情识别demo(python版本)
请参考：面部表情识别2：pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)
6.表情识别demo(c 版)
面部表情识别4：c 实现表情识别(含源码，可实时检测)
7.表情识别demo(android版本)
请参考：面部表情识别3：android实现表情识别(含源码，可实时检测)
8.参考资料
- 【笔记】人脸处理相关数据集
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