人体姿态行为识别关键点数据集HumanPoseBehaviorRecognitionKeypointDataset-lcngtr

数据来源：互联网公开数据

标签：人体姿态, 行为识别, 关键点检测, 计算机视觉, 机器学习, 图像识别, 骨骼数据, 动作捕捉

数据概述：该数据集包含来自图像数据，记录了不同人体姿态行为的关键点信息。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据未限定地理范围，通用性较强。数据维度：数据集包括关键点坐标（X, Y）、置信度（Confi）以及图像文件名（name_img）。关键点信息涵盖头部、躯干、四肢等多个部位，每个部位对应三个维度的数据：X坐标、Y坐标和置信度。数据格式：CSV格式，文件名为value_keypoint.csv，文件组织结构为多层文件夹，分别对应训练集和测试集，以及不同的行为类别（如“hand”、“read”、“sleep”、“write”等），便于进行行为识别模型的训练和评估。来源信息：数据来源于公开的图像数据集，经过关键点标注处理。该数据集适合用于人体姿态估计、行为识别、动作捕捉等领域的研究与应用。

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、人工智能领域的学术研究，例如人体姿态估计算法的开发与优化，以及行为识别模型的训练与评估。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，例如在视频监控中实现异常行为检测，在游戏或虚拟现实应用中实现动作捕捉与模拟。决策支持：支持智能健康管理、运动分析等领域的决策制定。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解人体姿态分析和行为识别。此数据集特别适合用于探索人体姿态与行为之间的关系，帮助用户实现行为识别模型的构建和优化，提升在各种应用场景中的智能化水平。