优质数据
JAFFE图像可用于非商业性研究，前提是您通过在有关您的研究的出版物中包含以下引用描述数据来源：
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Michael J. Lyons，Shigeru Akemastu，Miyuki Kamachi，Jiro Gyoba。
使用Gabor小波编码面部表情，第三届IEEE自动面部和手势识别国际会议，第200-205页（1998）。 可思数据sykv.com,sykv.cn
图像采用.tiff格式，无压缩。
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下面包括包含来自使用图像的心理学实验的语义评级数据的文件。因为我们认为重要的是要意识到表达永远不是一种情感的纯粹表达，而是总是不同
情感的混合。图像上的表达标签仅代表该图像中的主要表达 - 要求主体构成的表达。 可思数据sykv.com
Michael J. Lyons，博士 日本京都 立命馆大学
图像艺术与科学教授 michael（dot）lyons（你知道）gmail（dot）com
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---------------------语义评级数据-------------------------- 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com
下面包括60个日本女性
主题的平均语义评级。对于6个形容词（5高，1低）中的每一个使用5级量表。我想，这是不言自明的，但如果您有任何问题，请告诉我。 可思数据sykv.com,sykv.cn
60名日本女学生的平均语义评分。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据
#HAP SAD SUR ANG DIS FEA PIC
------------------------------------------ --------------------
1 2.87 2.52 2.10 1.97 1.97 2.06 KM-NE1
2 2.87 2.42 1.58 1.84 1.77 1.77 KM-NE2
3 2.50 2.10 1.70 1.50 1.73 1.53 KM-NE3
4 4.90 1.13 1.26 1.10 1.03 1.10 KM-HA1
5 4.87 1.20 1.43 1.03 1.07 1.07 KM-HA2
6 4.61 1.32 1.39 1.23 1.10 1.19 KM-HA3
7 5.00 1.13 1.26 1.10 1.10 1.06 KM-HA4
8 4.65 1.29 1.39 1.23 1.16 1.16 KM-HA5
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9 1.42 4.00 1.55 2.39 3.26 3.03 KM-SA1
10 1.23 4.39 1.45 2.61 3.19 2.71 KM-SA2
11 1.32 4.00 1.87 2.60 3.77 3.19 KM-SA3
12 1.26 4.29 1.58 2.26 3.39 2.94 KM-SA4
13 1.35 4.13 1.61 2.10 3.81 3.10 KM-SA5
14 2.13 1.55 4.97 1.65 1.45 2.10 KM-SU1
15 2.16 1.90 4.97 1.74 1.81 3.10 KM-SU2
16 2.16 1.84 4.94 1.71 1.65 2.32 KM-SU3
17 1.39 2.03 1.57 4.58 3.77 1.68 KM-AN1
18 1.45 2.84 1.68 4.06 3.87 1.90 KM-AN2
19 1.42 2.13 1.55 4.16 3.58 1.77 KM-AN3
内容来自可思数据sykv.com
20 1.26 2.10 1.81 3.52 4.71 2.26 KM-DI1
21 1.55 2.13 1.74 3.16 4.32 2.13 KM-DI2
22 1.39 1.87 1.94 3.61 4.58 1.94 KM-DI3
23 2.52 2.58 2.61 1.97 2.90 2.87 KM-FE1
24 1.50 2.97 3.67 2.83 3.77 3.80 KM-FE2
25 1.68 2.84 3.61 2.90 3.84 3.19 KM-FE3
26 3.03 2.16 2.06 1.94 1.84 1.87 KA-NE1
27 2.84 1.94 2.13 1.77 1.68 1.87 KA-NE2
28 3.06 1.84 2.29 1.77 1.71 1.84 KA-NE3
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30 4.77 1.29 2.45 1.26 1.23 1.23 KA-HA2 可思数据sykv.com,sykv.cn
31 4.61 1.48 2.19 1.29 1.32 1.39 KA-HA3
32 4.03 1.68 1.42 1.19 1.13 1.29 KA-HA4
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49 2.71 2.97 1.45 1.90 2.00 1.94 YM-NE1
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52 4.90 1.39 1.29 1.32 1.29 1.35 YM-HA1 可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络
53 4.84 1.42 1.35 1.23 1.23 1.23 YN-HA2
54 4.87 1.32 1.32 1.19 1.13 1.16 YM-HA3
55 1.45 4.61 1.52 1.55 2.13 2.39 YM-SA1
56 1.65 4.26 1.77 1.94 2.61 2.77 YM-SA2
57 1.55 4.32 1.35 1.71 2.74 2.55 YM-SA3
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63 1.55 2.32 1.68 4.77 3.16 1.87 YM-AN3 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com
64 1.35 2.90 2.45 2.65 4.81 3.32 YM-DI1
65 1.13 2.13 2.37 3.03 4.63 3.00 YM-DI2
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74 4.45 1.29 1.10 1.19 1.26 1.19 KR-HA1
内容来自可思数据sykv.com
75 4.19 1.48 1.65 1.29 1.32 1.35 KR-HA2
76 4.39 1.29 1.23 1.16 1.19 1.16 KR-HA3
77 1.48 4.23 1.84 2.55 2.74 2.29 KR-SA1
78 1.42 4.26 1.74 2.52 3.06 2.48 KR-SA2
79 1.48 3.90 1.77 2.81 3.29 2.42 KR-SA3
80 2.00 1.77 4.68 1.81 1.65 2.03 KR-SU1
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86 1.35 2.19 2.23 3.39 4.55 2.58 KR-DI1
87 1.35 2.32 1.97 4.03 4.39 2.35 KR-DI2
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96 4.39 1.42 2.10 1.32 1.26 1.23 NM-HA2 内容来自可思数据sykv.com
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107 2.67 2.67 1.77 2.30 3.10 2.21 NM-DI1 可思数据sykv.com
108 2.61 2.39 1.74 2.00 2.39 1.94 NM-DI2
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115 2.97 2.39 1.71 1.81 1.61 1.84 MK-NE3
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118 4.65 1.32 1.45 1.19 1.29 1.29 MK-HA3 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com
119 1.65 4.23 1.74 2.13 2.74 2.68 MK-SA1
120 1.39 4.52 1.61 1.77 2.71 2.61 MK-SA2
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140 1.35 3.65 1.58 3.00 3.55 2.32 UY-SA1
可思数据-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络
141 1.52 3.84 1.55 2.61 3.55 2.58 UY-SA2
142 1.35 3.55 1.35 2.48 3.06 2.26 UY-SA3
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151 1.35 3.23 1.52 3.39 4.39 2.84 UY-DI3 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com
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可思数据sykv.com,sykv.cn
163 1.39 4.42 1.94 2.77 3.68 3.81 KL-SA3
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可思数据sykv.com
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175 1.19 3.29 3.03 3.52 4.16 3.45 KL-FE2
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177 2.84 2.58 1.87 1.84 1.87 1.84 TM-NE1
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183 4.81 1.58 1.42 1.29 1.26 1.39 TM-HA4
184 1.68 4.10 1.45 1.74 2.23 2.29 TM-SA1
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185 1.48 4.23 1.45 1.84 2.52 2.48 TM-SA2
186 1.61 3.87 1.55 2.35 3.03 2.48 TM-SA3
187 1.65 2.77 4.61 2.10 2.87 3.74 TM-SU1
188 2.03 2.03 4.58 1.87 1.94 2.81 TM-SU2
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--------------语义评级数据（恐惧排除）--------------
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这个评级实验排除了恐惧图像和评级中的恐惧形容词。我们这样做是因为我们认为表达者不善于提出恐惧。科学文献中有一些证据表明恐惧可能与其他基本面部表情的处理方式不同。
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请注意，主题少于其他实验。 可思数据-人工智能资讯平台sykv.com
30名日本女学生的平均语义评分。 可思数据sykv.com
#HAP SAD SUR ANG DIS PIC
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＃HAP SAD SUR ANG DIS PIC
原文引自：http://www.kasrl.org/jaffe.html
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