UTD-MHAD（University of Texas at Dallas）

UTD的全名是德克萨斯大学达拉斯分校，而MHAD的全名是多模态人体动作数据集。该数据集由8个主题和27个动作视频组成。每个受试者重复动作4次，导致总共861个动作序列 (由于损坏而删除了3个动作序列)。该数据集具有四种时间同步数据模式，即RGB视频、深度视频、骨骼位置、来自Kinect相机的惯性信号和可穿戴惯性传感器。 该数据集可用于研究融合方法，类似于使用深度相机数据与惯性传感器数据相结合的数据集。它也可用于人类动作识别领域的多模态研究。The full name of UTD is the University of Texas at Dallas, and MHAD stands for the Multimodal Human Action Dataset. This dataset contains 8 subjects and 27 action categories. Each subject repeats each action 4 times, yielding a total of 861 valid action sequences, with 3 sequences excluded due to data corruption. This dataset provides four temporally synchronized data modalities: RGB videos, depth videos, skeletal joint positions, inertial signals captured by Kinect cameras, and wearable inertial sensors. This dataset can be employed to study fusion methods for datasets that combine depth camera data and inertial sensor data, similar to relevant benchmark datasets, and it is also suitable for multimodal research in the domain of human action recognition.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

UTD-MHAD是一个多模态人体动作数据集，由德克萨斯大学达拉斯分校于2015年发布，包含8个主题和27个动作视频，每个动作重复4次，总共有861个动作序列。数据集提供四种时间同步数据模式（RGB视频、深度视频、骨骼位置和惯性信号），适用于研究融合方法和人类动作识别的多模态应用。