opencv - 用于情感识别的分类数据集

Question

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。像这样的东西：

.../../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。

Answer 1

这很棘手，因为即使是人类，情绪也不是唯一的特征。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 75 万张和 120 万张缩略图大小的图像，并标有与情感相关的关键字。” 瑞典诺尔雪平林雪平大学的 Solli 和 Lenz。

Answer 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。

你可以在这里看看：https ://twitter.com/search-advanced

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

• 选择“OAuth 1”进行身份验证
• 将 GET 设置为方法
• 在以下 URL 获得积极的 twts：https://api.twitter.com/1.1/search/tweets.json?q=%3A)
• 得到否定：https://api.twitter.com/1.1/search/tweets.json?q=%3A(

结果以 json 形式返回。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类和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。