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自发微表情数据库:在实验室诱发并从约 1500 段面部动作中筛选 195 个微表情样本,标注首帧/峰值/末帧、AUs 与情绪标签。
改进版微表情数据库:更高时间分辨率(200fps)与面部分辨率(约 280×340),从近 3000 段面部动作中筛选 247 个微表情并标注 AUs/情绪,提供基线评测。
首个公开收录长视频中的宏表情与微表情数据库:含长视频(Part A)与裁剪样本(Part B),融合 AU、自我报告情绪与诱发视频情感类型进行标注,支持从长视频流中检测/识别。
大规模自发微表情数据库:约 80 小时视频、超过 8,000,000 帧,含 1,109 个微表情与 3,490 个宏表情标注;提供深度信息与更多模态信号,并包含大量未标注数据支持无监督方法。
微表情视频 + 面部肌电(EMG)数据库:4K(3840×2160)、30fps 视频;采集 7 路浅层肌肉 EMG;包含 147 个宏表情与 233 个微表情样本,提供关键帧、AUs 与情绪标签。
中文构音障碍语音数据库:收录 44 位说话人共 133 小时语音数据,面向构音障碍语音识别研究,提供基准结果(CER 指标)以支持相关算法发展。