人体动作捕捉切片与骨骼数据分析数据集HumanMotionCaptureSlicingandBoningData-twananguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：动作捕捉, 骨骼数据, 三维坐标, 人体姿态, 数据分析, 运动学, 机器学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含人体动作捕捉数据，记录了人体在不同动作下的骨骼关键点三维坐标信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态动作捕捉数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，适用于通用人体动作分析。
数据维度：数据集包含两个CSV文件，分别名为“Boning.csv”和“Slicing.csv”。每个文件都包含“Frame”（帧数）以及一系列关键骨骼点在三维空间中的坐标，如L5, L3, T12, T8, Neck, Head, Right Shoulder, Right Upper Arm, Right Forearm, Right Hand, Left Shoulder, Left Upper Arm, Left Forearm, Left Hand, Right Upper Leg, Right Lower Leg, Right Foot, Right Toe, Left Upper Leg, Left Lower Leg, Left Foot, Left Toe等。
数据格式：CSV格式，方便数据读取与分析。数据提供了人体骨骼在三维空间中的坐标信息，可用于人体姿态估计、动作识别等任务。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构规整，适合用于动作捕捉相关研究。
该数据集适合用于人体动作分析、运动学研究以及相关机器学习模型的训练与评估。
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：适用于人体运动学、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，如人体姿态估计、动作识别、运动轨迹分析等。
行业应用：可以为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、游戏开发、动画制作等行业提供数据支持，用于提升角色动作的真实感与交互性。
决策支持：支持康复医学、运动训练领域的动作分析，帮助优化康复方案和提升运动员表现。
教育和培训：作为计算机图形学、人体运动学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解人体运动规律。
此数据集特别适合用于研究人体骨骼运动规律，构建人体姿态识别模型，以及开发基于动作捕捉数据的应用，例如虚拟现实交互、运动康复分析等。
