公开数据集
数据结构 ? 32.39M
Data Structure ?
* 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。
README.md
人类的面部表现往往是以不同基本情绪的组合、混合或复合的形式出现。Real-world Affective Faces Multi Label (RAF-ML)是一个多标签的面部表情数据集,其中有大约5K张从互联网上下载的多样化的面部图像,这些图像具有混合的情绪,以及受试者的身份、头部姿势、照明条件和遮挡物的变化情况。
在注解过程中,315名训练有素的注解员被聘用,以确保每张图片都能被独立注解足够的次数。而具有多峰标签分布的图像被挑选出来,构成RAF-ML。
在RAF-ML中,我们提供了4908张具有混合情绪的真实世界图像,每张图像的6维表情分布向量,5个准确的地标位置和37个自动地标位置,以及多标签情绪识别的基线分类器输出。
For more details of the dataset, please refer to the paper "Blended
Emotion in-the-wild: Multi-label Facial expression Recognition Using
Crowdsourced Annotations and Deep Locality Feature Learning".
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Citation
If you use the RAF-ML datatset, please cite the paper below:
@article{DBLP:journals/ijcv/ShangD19, author = {Shan Li and Weihong Deng}, title = {Blended Emotion in-the-Wild: Multi-label Facial expression Recognition Using Crowdsourced Annotations and Deep Locality Feature Learning}, journal = {International Journal of Computer Vision}, volume = {127}, number = {6-7}, pages = {884--906}, year = {2019} }
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