人体动作识别坐标差分数据集HumanActionRecognitionCoordinateDifference-s11059026
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别, 运动捕捉, 坐标数据, 差分分析, 机器学习, 计算机视觉, 行为分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含人体动作的运动捕捉数据，记录了人体关键点坐标的差分信息，用于动作识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为动作序列的静态快照。
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：数据包含关键点坐标的差分值（x,y方向），以及动作标签和动作持续时间。具体包括：sequence_id（动作序列ID），point_0_x_diff到point_20_y_diff（21个关键点在x和y方向上的坐标差分值），action（动作类别），duration（动作持续时间）。
数据格式：CSV格式，其中包含了动作的详细坐标差分信息和动作标签，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集来源于运动捕捉或动作捕捉技术，并经过了差分处理，以突出动作的动态变化特征。
该数据集适合用于动作识别、行为分析、运动轨迹预测和人体姿态估计等研究。
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、机器学习、人体行为分析等领域的研究，例如人体动作识别算法的开发与评估。
行业应用：可应用于智能监控、人机交互、虚拟现实、运动分析等行业，例如智能安防系统的异常行为检测、游戏中的动作捕捉与模拟。
决策支持：为体育训练、康复治疗等领域提供数据支持，用于动作姿态评估、训练效果分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能相关课程的实践素材，帮助学生理解动作识别原理，进行模型训练和算法验证。
此数据集特别适合用于研究人体动作的动态特征，探索动作类别与坐标差分之间的关系，帮助用户开发高效的动作识别模型，提升人机交互的智能化水平。
