法国CESI LINEACT实验室 发布 CG-MER 数据集, 应用在 情感识别、多模态数据融合 领域

法国CESI LINEACT实验室 本次发布的数据集 CG-MER, CG-MER数据集是一个基于卡牌游戏的多模态情感识别数据集，由法国CESI LINEACT实验室创建。该数据集包含20名参与者（9名女性，11名男性）在10次会话中生成的面部表情、语音和手势数据，总时长约10小时。数据通过卡牌游戏收集，参与者被要求表达多种情感并回答不同强度的问题。数据集涵盖了RGB视频、深度视频和音频文件，并包含自我、伙伴和外部观察者的情感注释。该数据集旨在解决情感识别中的多模态数据融合问题，适用于情感计算、人机交互和心理健康等领域的研究。

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