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In Bezug auf die Beschriftung werden die Art der Emotionen (einschließlich Gesichtsemotionen und innerer Emotionen), die Start- und Endzeit sowie die Transkription des Textes für jeden Satz in jedem Video angegeben. Die Emotionsdaten von 1.003 Personen können für Aufgaben wie Emotionserkennung und Emotionsanalyse verwendet werden und bieten eine reichhaltige Quelle für Forschungen und Anwendungen im Bereich der Spracherkennung. Sie wurden von mehreren KI-Unternehmen getestet und tragen dazu bei, dass Modelle angesichts der Vielfalt der realen Welt hervorragende Leistungen erbringen können. Wir halten uns strikt an die Datenschutzbestimmungen und -vorschriften, um die Privatsphäre und die legitimen Rechte der Nutzer bei der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung zu schützen. 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Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.
Spezifikationen
Formatierung
Videoformat: .mp4, Markierungsdateiformat: .json
Klassifizierung des Inhalts
Umfasst verschiedene Ethnien, verschiedene Innenraum-Szenarien, verschiedene Altersgruppen, verschiedene Sprachen, verschiedene Emotionen (11 Gesichtsausdrücke, 15 innere Emotionen)
Bedingungen für den Erwerb
Innenraum-Szene
Erfassungsgeräte
Kamera oder Handy
Informationen für Sammler
1,003 Personen, von denen jede eine oder mehrere Videosequenzen mit verschiedenen Emotionen aufgenommen hat; ethnische Verteilung: 232 Asiaten, 614 Weiße, 157 Schwarze; Geschlechterverteilung: 410 Männer, 593 Frauen; Altersverteilung: 569 junge Menschen, 330 Menschen mittleren Alters, 104 ältere Menschen
Kennzeichnungsmerkmale
Kennzeichnung der Art der Emotionen in jedem Satz jedes Videos (einschließlich Gesichtsausdruck und innerer Emotionen), Start- und Endzeitpunkt, Transkription des Textes;
Genauigkeit
Erfassungsgenauigkeit: Gemäß den „Erfassungsanforderungen“ liegt die Erfassungsgenauigkeit bei über 97%; Genauigkeit der Kennzeichnung: Die Genauigkeit der Kennzeichnung von Sprache, ethnischer Zugehörigkeit, Geschlecht und Altersgruppe liegt bei über 97%; Genauigkeit der Dokumentkennzeichnung: Die Genauigkeit der Textkennzeichnung liegt bei über 85%
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