舞蹈模拟系统运动捕捉数据分析集-2023-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：舞蹈,模拟系统,运动捕捉,教育,学习,技术,分析
数据概述：
本数据集是一份综合性的运动捕捉数据集，旨在推动交互式舞蹈教育系统的进步。该数据集记录了用户在虚拟舞蹈环境中的实时运动、表演准确性和反馈信息，为提高舞蹈执行和学习提供了宝贵的见解。数据集包含多种与身体动作、姿态对齐和舞蹈阶段相关的特征，以及用于评估动作准确性的标签。
关键特征：
User_ID：数据集中每个用户的唯一标识符。
Timestamp：每个记录动作的日期和时间。
Dance_Move_ID：正在执行的具体舞蹈动作的标识符。
Dance_Style：舞蹈类型（例如，芭蕾舞、嘻哈、萨尔萨舞）。
Joint_Angles：动作过程中关键关节（例如，髋关节、膝盖、肘关节）的角度。
Body_Segment_Velocities：动作过程中不同身体部位的速度。
Posture_Alignment：指示身体姿态是否对齐或不对齐。
Movement_Phase：舞蹈动作的阶段（例如，准备、执行、恢复）。
Accuracy_Score：表示舞蹈动作执行准确性的表现得分（范围从0.7到1.0）。
Movement_Label：目标列，1代表正确动作（准确性>=90%），0代表错误动作。
数据用途概述：
该数据集适用于舞蹈教育、运动分析、技术开发和研究等多种场景。教育者可以利用此数据进行舞蹈教学和评估；研究者可以利用此数据进行技术改进和性能优化；开发人员可以利用此数据构建更智能的舞蹈模拟系统。此外，数据集还适合用于体育科学研究，帮助理解人体运动规律和舞蹈表现的改进方法。
