面向抑郁症检测与情绪识别研究的面部表情视频数据集

摘要：面向抑郁症检测与情绪识别研究的面部表情视频数据集，主要通过短时长面部视频片段记录个体在不同心理状态下的表情变化，用于分析悲伤、中性、快乐等情绪表现以及不抑郁、轻度抑郁、中度抑郁、重度抑郁等抑郁状态。

数据集概述

面向抑郁症检测与情绪识别研究的面部表情视频数据集，主要通过短时长面部视频片段记录个体在不同心理状态下的表情变化，用于分析悲伤、中性、快乐等情绪表现以及不抑郁、轻度抑郁、中度抑郁、重度抑郁等抑郁状态。数据集结合心理学评估标准（如 PHQ-9、BDI 等）提供部分抑郁评分信息，可用于构建基于计算机视觉和深度学习的智能心理健康辅助分析系统。

数据结构与关键特征

数据集采用标准化的视频分类结构，主要包含 train、val 和 test 三个数据划分目录，用于模型训练、验证和测试。核心数据位于 videos/ 文件夹中，包含带标签的面部表情视频样本，每段视频时长约为 5–30 秒，记录自然或受控环境下的人脸动态变化。数据标签包括情绪类别、抑郁程度以及部分人口统计信息（如匿名年龄组、性别和采集条件），支持视频时序特征提取、面部表情识别、情绪状态建模和公平性分析。

应用价值与研究方向

数据集可广泛应用于人工智能辅助心理健康领域，包括基于深度学习的视频情感识别、抑郁症自动筛查、心理状态连续监测以及人机交互情绪理解等研究方向。通过结合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（LSTM/GRU）、Transformer 视频模型以及多模态学习方法，可进一步挖掘面部表情、动作变化和时间序列信息之间的关联，为早期抑郁风险评估和智能心理健康服务提供数据支持。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-417
文件大小：1G
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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