人体姿态动作识别多模态数据集HumanPoseActionRecognitionMulti-modalDataset-deadwish1

数据来源：互联网公开数据

标签：人体姿态, 动作识别, 骨骼关键点, RGB图像, 计算机视觉, 深度学习, 多模态, 行为分析

数据概述：该数据集包含来自多模态传感器的数据，记录了人体姿态和动作信息，旨在用于动作识别和行为分析任务。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确，可视为通用数据集。数据维度：数据集包含RGB图像和骨骼关键点数据。骨骼关键点数据包括17个关键点的坐标（X, Y）和置信度（Confi），以及对应的图像文件名。数据格式：数据集包含.jpg格式的RGB图像和.csv格式的骨骼关键点数据，CSV文件记录了关键点信息，便于进行姿态估计和动作识别的建模。数据组织结构清晰，分为训练集（train）和测试集（test），并按动作类别（如hand, read, sleep, write）进行组织。来源信息：数据来源未明确，可能来源于公开数据集或实验采集，数据已进行预处理，包含骨骼关键点提取和图像标注。该数据集适合用于人体姿态估计、动作识别和多模态数据融合的研究。

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、人工智能领域的学术研究，如人体姿态估计、动作识别算法的开发与评估，以及多模态信息的融合研究。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，例如在视频监控系统中实现自动行为分析，或在游戏和虚拟现实应用中实现人体动作捕捉。决策支持：支持智能健康、运动分析等领域的决策制定，例如通过分析人体姿态和动作来评估健康状况或优化运动姿势。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解人体姿态分析和动作识别技术。此数据集特别适合用于探索人体动作的规律与特征，推动基于视觉的动作识别技术发展，并提升相关应用系统的性能。