Facial Emotion Recognition ist ein Datensatz für Aufgaben zur Klassifizierung von Gesichtsausdrücken, der zum Trainieren und Evaluieren verschiedener Modelle zur Emotionserkennung verwendet werden kann.

Dieser Datensatz umfasst sieben Basisemotionen: Wut, Ekel, Angst, Freude, Neutralität, Traurigkeit und Überraschung. Die Daten basieren auf den öffentlich verfügbaren Datensätzen FER2013 und RAF-DB und wurden aus diesen integriert. Gesichtsbilder wurden mittels HaarCascade (Konfidenzniveau ca. 0,8) gefiltert, um Rauschen zu entfernen und die Bildqualität zu verbessern. Graustufenbilder aus FER2013 wurden zudem einheitlich in RGB konvertiert, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Es ist zu beachten, dass die Stichprobengröße für die einzelnen Emotionskategorien ungleichmäßig ist; Resampling oder Gewichtungsstrategien können während des Trainings erforderlich sein.