表情识别/情绪识别：ExpW表情数据集
数据集简介
ExpW是一个广泛使用的“表情在野外”(Expression in-the-Wild)数据集，由Zhao Dongyu在其博客文章中详细解说。该集合包含惊人的91,793张面部图像，这些图像通过Google图像搜索获得，并被手动分类为七种基本表情类别：愤怒、厌恶、恐惧、开心、悲伤、惊讶和中立。数据集中，积极表情的图像较为常见，反映了社交媒体上人们更倾向于分享正面情绪的现象。
数据集特点
- 多样性：ExpW涵盖了多文化、多场景下的人脸表情，为表情识别研究提供了丰富的资源。
- 手工标注：每张面部图像均经过人工标注，确保了表情分类的准确性。
- 原始挑战：未经处理的数据集体积庞大，且存在人脸位置不正的问题，需要额外的预处理步骤。
数据处理
- 人脸对齐：考虑到人脸识别的准确性，作者实施了人脸对齐，解决了人脸倾斜的问题，提高了数据的质量。
- 数据清洗：移除了低置信度的人脸图像和一些非人脸图像，确保数据集更加纯净。
- 最终形态：处理后，人脸图像统一为112x112像素的尺寸，便于深度学习模型的训练。
获取与使用
原始数据集较大，大约8GB，但已提供了经过处理（包括人脸提取和筛选）的版本，以适应不同的研究需求。数据集的下载链接可在原始博客文章中找到。使用此数据集时，请遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，并且适当引用来源。
应用领域
ExpW数据集适合于表情识别、情绪分析、计算机视觉以及深度学习等相关领域的研究与开发。开发者和研究人员可以通过探索这个数据集，推动人脸表情自动分析技术的进步。
注意事项
在使用数据集之前，请仔细阅读并理解授权协议，并确保您的使用符合伦理标准，尤其是在处理个人可识别信息时。
通过深入研究ExpW数据集，研究者可以获得有关人类表情表现的深刻见解，进一步优化情感识别算法，促进人工智能技术在社交互动、心理健康监测等多个领域的应用。