视频动作识别多模态特征数据集VideoActionRecognitionMulti-modalFeatureDataset-sanliu
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别, 视频分析, 多模态数据, 行为识别, 计算机视觉, 机器学习, 特征提取, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从视频中提取的多模态特征数据，记录了不同视频片段的动作识别相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据文件名结构推断为静态的视频片段特征集。
地理范围：数据来源未明确，可视为全球范围内视频动作的通用特征表示。
数据维度：数据集包含多种特征，如“time”、“name”、“log.length”、“log.cuts”、“log.colors”、“log.faces”、“log.emotions”、“log.objects”、“log.variance”、“log.quality”等，以及FrameLevel_embeddings.csv文件中大量的浮点数特征，具体维度取决于不同的CSV文件。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含多个子文件夹，每个子文件夹下又包含多个CSV文件，便于进行特征分析和模型训练。
来源信息：数据来源于对视频内容进行处理后提取的特征，具体视频来源未知，但已进行了特征提取和结构化处理。
该数据集适合用于动作识别、行为分析、视频理解等领域的研究。
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、机器学习和深度学习领域的学术研究，如动作识别算法的开发与评估、多模态特征融合研究等。
行业应用：可以为智能视频监控、安防系统、智能家居等行业提供数据支持，特别是在行为分析、异常检测等应用方面。
决策支持：支持基于视频分析的决策制定，例如交通流量分析、人群行为分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度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动作识别技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容的特征表示与动作之间的关系，帮助用户实现动作识别模型的构建、优化和应用。
