视频行为识别多模态数据集VideoBehaviorRecognitionMulti-modalDataset-yumoan
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 行为识别, 多模态数据, 计算机视觉, 深度学习, 嵌入向量, 帧级特征, 数据集
数据概述：
该数据集包含从视频中提取的多模态数据，记录了视频帧级别的各种特征，用于视频行为识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态视频片段的特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为通用场景下的视频数据。
数据维度：数据集包含两种主要类型的数据：一是日志文件（.csv），记录了视频的元信息和全局特征，如时间、视频名称、长度、颜色、表情、物体等；二是帧级嵌入向量数据（.csv），为每个视频帧提取的特征向量，用于表示视频帧的视觉内容。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析和模型训练。日志文件名为“KS0501_01logfile.csv”，帧级嵌入向量文件存储在特定目录下，文件名格式为“V[数字]_FrameLevel_embeddings.csv”。
来源信息：数据来源未明确，但推测为通过视频分析技术从视频中提取的特征数据。数据已完成特征提取和初步处理。
该数据集适合用于视频行为识别、动作识别、视频内容理解等领域的研究和应用。
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、深度学习等领域的学术研究，例如行为识别算法的开发与评估、多模态数据融合方法研究等。
行业应用：可以为智能视频监控、安防系统、智能驾驶等行业提供数据支持，用于行为异常检测、场景理解等应用。
决策支持：支持基于视频分析的决策制定，例如在智能交通系统中优化交通流量、在零售行业中分析顾客行为等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解视频分析技术，进行模型训练和算法验证。
此数据集特别适合用于探索视频帧级特征与视频行为之间的关系，从而构建高效的视频行为识别模型，提高视频理解的准确性和效率。
