🎨 在人工智能领域，人脸表情识别是计算机视觉中的一个重要分支。它不仅能够用于情感分析，还能帮助改善人机交互体验。为了训练和测试算法模型，研究者们开发了多个数据库，其中一些数据库在人脸表情识别方面被广泛应用。下面将介绍几个常用的数据库：
👀 RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database) 是一个包含视频片段的数据集，其中包含演员对不同情绪的表达。这些情绪包括平静、快乐、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、轻蔑和愤怒。
🤗 FER2013 数据集包含了大约35,887张人脸图像，每一张都标注了七种基本情绪之一：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。
🤩 CK+ (Cohn-Kanade Plus) 数据库包含了来自123个参与者的一系列面部表情序列，包括从中性到一种特定情绪的表情变化过程。
🧐 Oulu-CASIA 数据集包含了来自80个个体的6,000多张图像，分为6种基本情绪类别，即中性、快乐、悲伤、惊讶、厌恶和愤怒。
🌈 这些数据库为研究人员提供了宝贵的资源，有助于推动人脸识别技术的发展。