视频行为分析数据集VideoBehaviorAnalysisDataset-sanliu
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 行为识别, 目标检测, 情感分析, 视频理解, 深度学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个视频的结构化数据，记录了视频内容中的行为信息，适用于视频分析和理解任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为静态视频分析数据。
地理范围：数据未限制地理范围，可应用于全球范围内的视频行为分析。
数据维度：数据集包含多种数据维度，包括：
YX4_VarObject02Vidlog.csv：包含时间、名称、视频长度、剪辑数量、颜色信息、人脸数量、情感信息、目标对象、方差、质量等字段。
FrameLevel_objects.csv：包含帧数、目标边界框坐标（y1, x1, y2, x2）、目标类别、置信度等字段。
VideoLevel_scenes_freq.csv：包含场景频率信息。
FrameLevel_similarities_neighbor.csv：包含帧间相似度信息。
FrameLevel_embeddings.csv：包含帧的嵌入向量，用于捕捉视频内容的语义信息。
数据格式：数据以CSV格式存储，文件名结构化，例如"2/YX4_VarObject02Vidlog.csv"，便于数据读取和分析。
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、深度学习、行为识别等领域的学术研究，例如视频内容理解、动作识别、情感分析等。
行业应用：为安防监控、智能视频分析、内容推荐等行业提供数据支持，例如智能监控中的异常行为检测、视频内容自动标注等。
决策支持：支持企业进行视频内容分析，优化营销策略，提升用户体验等。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解视频分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容中的行为模式、目标检测、情感表达等，从而实现对视频内容的深入理解和分析，并应用于多种实际场景。
