人脸情绪的数据集哪里找

人脸情绪数据集是用于训练和评估人脸情绪识别模型的重要资源。以下是一些常用的人脸情绪数据集来源：

1. FER2013：FER2013是一个广泛使用的人脸情绪数据集，包含了来自互联网上的35,887张人脸图像，分为7个情绪类别（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性）。你可以在Kaggle等平台上找到该数据集。

2. CK+：CK+是一个经典的人脸情绪数据集，包含了来自123名志愿者的327张人脸图像，涵盖了7个情绪类别。该数据集提供了面部动作编码（Action Units）的标注信息，可用于更深入的情绪分析研究。

3. RAF-DB：RAF-DB是一个来自互联网的人脸情绪数据集，包含了来自122名志愿者的30,000多张人脸图像，涵盖了7个情绪类别。该数据集具有较大的样本规模和多样性。

4. AffectNet：AffectNet是一个大规模的人脸情绪数据集，包含了超过1百万张图像，涵盖了11个情绪类别。该数据集的图像来源于互联网，具有较高的多样性和真实性。

这些数据集可以通过在相关平台上搜索或者访问对应的研究机构的网站来获取。在使用这些数据集时，请确保遵守数据集提供者的使用规定和许可协议。