人体动作识别关键点数据集_Human_Action_Recognition_Keypoint_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：人体姿态估计, 动作识别, 关键点检测, 计算机视觉, 深度学习, 骨骼数据, 数据集, 行动分析
数据概述：
该数据集包含来自图像的数据，记录了人体在不同动作下的关键点信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用人体动作分析。
数据维度：数据集包括关键点坐标（X, Y）、置信度（Confi）以及图像文件名（name_img），其中关键点坐标信息涵盖了人体多个关键部位，例如kp0到kp16。数据集还包含用于标记删除的image_delete.csv文件。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含关键点坐标及置信度信息，以及对应的图像文件。数据按照不同的动作类别（如hand, read, sleep, write）组织在train和test文件夹中。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于进行关键点分析和动作识别。
该数据集适合用于人体姿态估计、动作识别等相关研究，以及数据建模和机器学习技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、动作识别、人体姿态估计等领域的学术研究，例如人体行为理解、动作分类、异常行为检测等。
行业应用：可以为智能监控、人机交互、虚拟现实等行业提供数据支持，特别是在动作捕捉、手势识别、行为分析等方面。
决策支持：支持智能视频分析、运动分析领域的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解人体姿态估计和动作识别技术。
此数据集特别适合用于探索人体动作与关键点之间的关系，帮助用户实现动作识别模型的构建和性能提升。
