人体行为姿态识别多模态数据集_Human_Action_Pose_Recognition_Multi_modal_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 姿态估计, 视频分析, 多模态数据, 计算机视觉, 深度学习, 动作捕捉, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自多角度摄像头拍摄的视频数据和对应的姿态信息，记录了多种人体行为的姿态变化。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态行为姿态快照或短时行为序列。
地理范围：数据未限定地理位置，通常为室内或模拟环境下的行为捕捉。
数据维度：数据集包含视频数据（.mp4）、姿态数据（.csv）和模型参数（.pt）。姿态数据包含时间、方位角、俯仰角和横滚角，用于描述人体姿态。
数据格式：数据以.mp4、.csv和.pt格式提供，便于视频分析、姿态数据处理和模型训练。视频文件提供行为的视觉信息，CSV文件提供姿态角度数据，PT文件可能包含预训练模型或模型参数。
来源信息：数据来源可能为公开数据集或研究项目，已进行标注和预处理，以方便后续分析。
该数据集适合用于人体行为识别、姿态估计、动作捕捉等相关领域的研究。
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、人工智能、行为分析等领域的学术研究，例如人体动作识别、姿态估计、行为预测等。
行业应用：可为智能监控、虚拟现实、人机交互等行业提供数据支持，尤其在动作捕捉、行为分析、智能安防等领域具备应用价值。
决策支持：支持智能视频分析系统的开发，例如异常行为检测、运动分析等，为决策制定提供数据支持。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行为识别与姿态估计。
此数据集特别适合用于探索人体行为的动态变化规律，以及基于多模态数据的行为识别模型构建，帮助用户提升行为识别的准确性和鲁棒性。
