人体行为动作识别数据集HumanActivityRecognitionDataset-yunhanli
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 动作捕捉, 传感器数据, 机器学习, 运动分析, 数据分类, 行为分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自传感器的行为数据，记录了不同人体动作的数值信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态行为动作的快照。
地理范围：数据不涉及地理位置，为通用人体动作数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种行为（如“lying”、“sitting”、“walking”等），每个文件内包含多列数值，这些数值代表了传感器捕捉到的动作特征。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一种动作，文件内的每一行代表一个时间步的传感器数据，列数为传感器数据的维度，具体数值代表动作的特征信息。
来源信息：数据来源于公开的动作捕捉或行为识别项目，已进行初步处理，如数据对齐、特征提取等。
该数据集适合用于行为识别、动作分类等研究，也适用于构建机器学习模型。
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：适用于人体行为分析、动作识别、运动模式分析等学术研究，如行为识别算法的开发与评估、异常行为检测等。
行业应用：可以为智能家居、健康监测、运动分析等行业提供数据支持，特别是在用户行为分析、智能设备交互、运动姿态评估等方面。
决策支持：支持智能监控系统中的行为识别，以及康复医学中的运动评估。
教育和培训：作为机器学习、模式识别、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生理解行为识别的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同人体行为的特征差异，帮助用户构建行为识别模型、提升动作分类精度。
