Skeleton_Dance_Dataset|舞蹈分析数据集|骨骼数据数据集

一个用于Let’s Dance: Learning From Online Dance Videos的骨骼数据集，该数据集经过预处理，将骨骼数据标准化到(-1,1)，并处理了同一帧中多人存在的情况，确保每个序列对应单个人物。

A skeletal dataset for 'Let’s Dance: Learning From Online Dance Videos', which has been preprocessed to normalize skeletal data to the range of (-1,1) and addresses the presence of multiple individuals in the same frame, ensuring that each sequence corresponds to a single individual.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Dance_dataset

数据来源

• 源自研究项目 "Let’s Dance: Learning From Online Dance Videos"，详情可访问：https://www.cc.gatech.edu/cpl/projects/dance/

数据预处理

• 骨骼数据集的Python预处理代码。
• 骨骼数据被归一化处理至范围(-1,1)，根据图像大小进行调整。
• 原始数据集包含噪声，同一帧可能包含多人。预处理后，每个JSON文件中的序列对应单个人物，同一帧中的多人已被分割处理。

数据集下载

• 图片数据：https://drive.google.com/file/d/13MOsofHbTihPRWv70eAhTDGK_DrzkeB5/view
• JSON文件：https://drive.google.com/file/d/193OSLLHG4JGm6cbwEGQC51dYPeIemiNg/view

已处理数据集

• 提供已预处理的数据集，可直接加载使用。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Skeleton_Dance_Dataset的构建基于对在线舞蹈视频的骨骼数据进行预处理。该数据集首先通过图像尺寸将骨骼数据归一化至(-1,1)的范围，以确保数据的一致性。由于原始数据中存在噪声且同一帧可能包含多个人的骨骼数据，因此进行了额外的预处理步骤，确保最终的JSON文件中每个序列仅对应单一人物。此过程包括将同一帧中的多个人物骨骼数据进行分割，从而生成单一人物的连续动作序列。

特点

Skeleton_Dance_Dataset的主要特点在于其对多人物场景的处理能力以及数据的归一化处理。该数据集通过精细的预处理步骤，有效解决了原始数据中的噪声问题，并确保了数据的纯净性和一致性。此外，每个序列仅包含单一人物的动作数据，使得数据集在应用于舞蹈动作分析和识别任务时，具有更高的准确性和可靠性。

使用方法

使用Skeleton_Dance_Dataset时，用户可以直接加载预处理后的JSON文件进行分析或模型训练。为了进一步处理图像数据，用户需要下载相应的图片文件，并使用提供的img_process.ipynb进行处理。此外，数据集的预处理代码和相关资源链接也已提供，用户可根据需求自行下载并运行代码，以获取所需的舞蹈动作数据。

背景与挑战

背景概述

Skeleton_Dance_Dataset 是由佐治亚理工学院计算摄影实验室（CPL）创建的一个专注于舞蹈动作分析的数据集，源自其研究项目“Let’s Dance: Learning From Online Dance Videos”。该数据集的核心研究问题在于如何从在线舞蹈视频中提取并标准化人体骨骼数据，以便进行舞蹈动作的识别与分析。通过将骨骼数据归一化至(-1,1)区间，并处理多人在同一帧中的情况，该数据集为舞蹈动作的计算机视觉研究提供了高质量的数据支持。其创建不仅推动了舞蹈动作识别领域的发展，也为基于人体姿态的动作分析提供了新的研究方向。

当前挑战

Skeleton_Dance_Dataset 在构建过程中面临了多重挑战。首先，原始数据集的噪声较大，单帧中可能包含多个人的骨骼数据，这增加了数据预处理的复杂性。其次，如何将多人在同一帧中的骨骼数据进行有效分割，并确保每个序列仅对应单一舞者，是数据处理中的关键难题。此外，数据集的归一化处理虽然提高了数据的一致性，但也要求对不同视频的分辨率进行精确处理，以确保归一化后的数据在不同场景下具有可比性。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也对后续的舞蹈动作识别算法提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在舞蹈动作分析与生成领域，Skeleton_Dance_Dataset 数据集的经典使用场景主要集中在基于骨架的动作识别与生成任务上。该数据集通过提取舞蹈视频中的骨架信息，为研究者提供了丰富的舞蹈动作序列，适用于动作识别、动作合成以及舞蹈风格迁移等研究方向。通过预处理，数据集确保了每帧仅包含单一舞者的骨架信息，从而有效降低了多舞者场景下的噪声干扰，为模型训练提供了高质量的数据支持。

衍生相关工作

基于 Skeleton_Dance_Dataset 数据集，研究者们开展了多项经典工作，包括舞蹈动作识别模型的优化、舞蹈动作生成算法的改进以及舞蹈风格迁移的研究。例如，有研究利用该数据集训练深度学习模型，实现了高精度的舞蹈动作识别，并在多个公开数据集上取得了优异的性能。此外，还有研究基于该数据集开发了舞蹈动作生成模型，能够根据输入的音乐或风格生成相应的舞蹈动作序列，推动了舞蹈生成技术的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，基于人体骨架的动作识别和舞蹈生成研究逐渐成为计算机视觉领域的热点。Skeleton_Dance_Dataset作为该领域的关键数据集，其最新研究方向主要集中在通过深度学习技术提升舞蹈动作的识别精度与生成质量。研究者们致力于解决数据集中的噪声问题，如多人同时出现在同一帧中的情况，并通过预处理技术确保每条序列仅对应单一舞者。此外，该数据集还被广泛应用于舞蹈动作的自动生成与风格迁移，推动了舞蹈与人工智能的深度融合，为舞蹈教育和娱乐产业带来了新的可能性。