人体关键点姿态识别数据集HumanKeypointPoseRecognitionDataset-veenagayathri1
数据来源：互联网公开数据
标签：姿态识别, 关键点检测, 计算机视觉, 深度学习, 行为分析, 图像处理, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自图像或视频的姿态关键点数据，记录了人体姿态的结构化信息，用于训练和评估姿态识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为静态图像或视频帧的快照。
地理范围：数据来源未明确，但可泛化应用于全球范围内的姿态识别任务。
数据维度：数据集包含多个关键点坐标数据，包括姿态（pose_x, pose_y）、手部关键点（hand1_x, hand1_y, hand2_x, hand2_y）以及帧数（n_frames）等信息，并附带了标签（label）用于指示姿态类别。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含test_keypoints.csv、train_keypoints.csv 和 val.csv三个文件，易于进行数据分析和模型训练。
来源信息： 数据集来源于公开的姿态识别项目，已进行预处理，提取了关键点坐标数据。
该数据集适合用于姿态识别、行为分析、人体姿态估计等相关研究和技术应用。
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、深度学习等领域的学术研究，如人体姿态估计、行为识别、动作捕捉等。
行业应用：可以为安防监控、运动分析、虚拟现实、人机交互等行业提供数据支持，特别是在人物姿态分析、动作捕捉、智能视频分析等方面。
决策支持：支持智能视频分析系统的开发，帮助提高行为识别的准确性和效率。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉姿态识别技术。
此数据集特别适合用于探索人体姿态特征与行为之间的关系，帮助用户构建和优化姿态识别模型，实现对人体行为的智能化理解和分析。
