AI가 감정을 인식하는 데 사용되는 데이터셋

1. FER-2013: 감정 인식을 위한 표준 데이터셋

FER-2013은 감정 인식 분야에서 널리 사용되는 데이터셋으로, 얼굴 표정 이미지를 포함하고 있습니다. 총 35,887개의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 7가지 기본 감정을 분류하는 데 활용됩니다. 이 데이터셋은 대규모 학습에 적합하며, 감정 분류 알고리즘의 성능 평가에 주로 사용됩니다.

 

2. AffectNet: 대규모 감정 데이터셋

AffectNet은 현재 가장 큰 감정 데이터셋 중 하나로, 약 100만 개의 얼굴 이미지를 포함합니다. 이 데이터셋은 11개의 감정 상태로 라벨링되어 있으며, 감정 강도를 포함한 세부 정보를 제공합니다. AffectNet은 딥러닝 기반 모델의 학습과 평가를 위한 풍부한 리소스를 제공합니다.

3. RAVDESS: 음성 및 시각적 감정 데이터셋

RAVDESS(감정 및 음성 데이터셋)는 얼굴 표정과 음성을 모두 포함한 다중 모달 데이터셋입니다. 24명의 배우가 연기한 8가지 감정 상태를 포함하며, 음성 톤과 얼굴 표정의 결합을 통해 감정 인식의 정확성을 높이는 데 사용됩니다.

4. EmoReact: 비디오 기반 감정 데이터셋

EmoReact는 비디오 데이터에서 감정을 분석하기 위해 설계된 데이터셋으로, 8~18세 어린이와 청소년의 감정 상태를 포함합니다. 이 데이터셋은 동영상 클립에서 감정을 감지하고, 다양한 맥락에서 감정 인식을 테스트하는 데 유용합니다.

 

 

 

 

5. SEMAINE 데이터셋: 대화형 감정 분석

SEMAINE 데이터셋은 사람과 가상 캐릭터 간의 상호작용을 포함한 대화형 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 감정 강도와 같은 세부적인 정보가 포함되어 있으며, 실시간 감정 인식 시스템 개발에 활용됩니다.

6. CASIA 데이터셋: 아시아인 표정 데이터

CASIA는 아시아인의 표정 감정을 분석하기 위한 데이터셋으로, 문화적 다양성을 고려한 감정 인식 연구에 중요한 역할을 합니다. 이 데이터셋은 다양한 연령대와 성별을 포함하며, 문화적 차이에 따른 감정 표현 차이를 학습하는 데 유용합니다.

7. DAIC-WOZ: 정신 건강 감정 데이터셋

DAIC-WOZ는 정신 건강 평가를 목적으로 설계된 데이터셋으로, 대화와 생체 신호 데이터를 포함합니다. 우울증, 불안, 스트레스 상태를 감지하는 데 사용되며, 의료용 감정 인식 AI 개발에 적합합니다.

8. SAVEE: 음성 기반 감정 데이터셋

SAVEE(서리 감정 데이터셋)는 음성 데이터를 기반으로 한 감정 인식 연구에 활용됩니다. 4명의 남성 화자가 7가지 감정을 연기하며 녹음한 데이터를 포함합니다. 음성 분석 알고리즘의 성능을 평가하고 개선하는 데 사용됩니다.

9. IEMOCAP: 다중 모달 감정 분석

IEMOCAP은 음성, 표정, 텍스트 데이터를 모두 포함한 다중 모달 감정 데이터셋입니다. 배우들의 대화와 연기를 통해 생성된 데이터로, 복잡한 감정 상태와 맥락을 분석하는 데 유용합니다.

10. EmotionROI: 감정 초점 데이터셋

EmotionROI는 특정 감정 표현의 시각적 초점을 분석하기 위해 설계된 데이터셋입니다. 얼굴의 특정 부위(눈, 입, 코 등)에 중점을 두고 감정을 분류하며, 컴퓨터 비전 알고리즘의 정밀도를 높이는 데 기여합니다.

11. EmoNet: 뉴럴 네트워크 학습을 위한 데이터셋

EmoNet은 감정 인식을 위한 신경망 모델 학습에 사용되는 데이터셋으로, 심층 신경망 구조에 적합하게 설계되었습니다. 이 데이터셋은 다양한 환경과 상황에서 수집된 데이터를 포함하며, 감정 인식의 일반화를 돕습니다.

12. HELEN 데이터셋: 얼굴 세분화 감정 분석

HELEN 데이터셋은 얼굴 세분화 기술을 기반으로 감정을 분석하는 데 활용됩니다. 얼굴의 다양한 영역을 세분화하여 감정 표현의 세부 요소를 연구하며, 정밀한 감정 분석에 기여합니다.

13. EmotionLines: 텍스트 기반 감정 데이터셋

EmotionLines는 대화형 텍스트 데이터를 기반으로 한 감정 데이터셋입니다. 일상 대화에서 감정을 추출하며, 자연어 처리(NLP) 기술을 개선하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 대화형 AI 개발에 특히 유용합니다.

14. IMFDB: 인도 영화 감정 데이터셋

IMFDB(인도 영화 얼굴 데이터베이스)는 인도 영화에서 추출한 감정 데이터셋으로, 다양한 문화적 배경의 감정을 분석하는 데 적합합니다. 이 데이터셋은 표정, 동작, 대사를 포함하며, 감정 표현의 지역적 차이를 이해하는 데 도움을 줍니다.

15. DEAP: 생체 신호 기반 감정 데이터셋

DEAP(감정 및 생리적 신호 데이터셋)은 EEG(뇌파), 심박수, 피부 전도율 등의 생체 신호 데이터를 포함합니다. 감정 상태를 보다 정밀하게 분석하며, 정신 건강, 게임 인터페이스, 웨어러블 기술 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.

16. MOSEI: 다중 모달 감정 표현 데이터셋

MOSEI는 음성, 텍스트, 시각 데이터를 포함한 대규모 다중 모달 감정 표현 데이터셋입니다. 영화 리뷰, 강연 등의 다양한 소스를 기반으로 감정을 분석하며, 복합적인 감정 상태를 탐구하는 데 적합합니다.

17. SentiWordNet: 감정 어휘 데이터셋

SentiWordNet은 텍스트 기반 감정 분석에 사용되는 어휘 데이터셋으로, 단어의 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 분류합니다. 텍스트 감정 분석과 자연어 처리 연구에 핵심적인 역할을 합니다.

18. Facial Action Coding System (FACS) 기반 데이터셋

FACS는 얼굴의 미세 움직임을 기반으로 감정을 분석하는 데이터셋입니다. 얼굴 근육의 움직임과 관련된 데이터를 기록하며, 세밀한 감정 표현을 연구하는 데 적합합니다.

19. AVE (Audio-Visual Emotion) 데이터셋

AVE 데이터셋은 오디오와 비디오 데이터를 결합하여 감정 상태를 분석합니다. 대화, 음악, 영화 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하며, 멀티미디어 기반 감정 인식 연구에 적합합니다.

20. CMU Multimodal Opinion Sentiment and Emotion Intensity (CMU-MOSEI)

CMU-MOSEI는 감정과 의견 강도를 측정하기 위해 설계된 데이터셋입니다. 다양한 멀티미디어 소스에서 데이터를 수집하며, 감정 강도와 세부적인 의견 분석을 지원합니다. 이는 다중 모달 AI 시스템 개발에 유용합니다.