人体姿态及动作识别数据集_Human_Pose_and_Action_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：人体姿态, 动作识别, 计算机视觉, 3D姿态估计, 深度学习, 骨骼关键点, 视频分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含从视频中提取的人体姿态和动作相关数据，主要用于训练和评估人体姿态估计和动作识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但适用于通用人体姿态和动作分析。
数据维度：数据集包含视频文件（.mp4）和对应的CSV文件。CSV文件记录了人体关键点的三维坐标（x, y, z），包括身体关键点（pose）、左手关键点（left hand）和右手关键点（right hand）。
数据格式：数据以MP4视频和CSV格式提供。CSV文件包含多个字段，记录了人体关键点的坐标数据，便于进行姿态分析和动作识别。
来源信息：数据来源信息未知，但数据集经过了结构化处理，提取了人体关键点数据，适用于后续分析。
该数据集适合用于计算机视觉领域的人体姿态估计、动作识别、行为分析等任务。
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、人工智能等领域的学术研究，如人体姿态估计算法的优化、动作识别模型的构建、行为分析研究等。
行业应用：可以为安防监控、智能交互、运动分析、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等行业提供数据支持，尤其在人体行为分析、人机交互等领域有广泛应用。
决策支持：支持智能视频监控系统中的行为异常检测、人体姿态分析驱动的智能决策等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解人体姿态估计和动作识别的原理与应用。
此数据集特别适合用于开发和评估人体姿态估计和动作识别算法，实现对人体行为的精准分析和理解，从而优化人机交互体验、提升智能监控系统的效率。
