Gait_Datasets|人体运动分析数据集|加速度数据数据集

该数据集包含两个主要部分：gait_mobile_Acc_data和9_gestures_of_15_tester_data。前者包含用户在快速或正常行走时的手机加速度数据，后者包含15个测试者的9种不同行走姿势的加速度和Kinect数据。

This dataset comprises two primary components: gait_mobile_Acc_data and 9_gestures_of_15_tester_data. The former includes mobile phone acceleration data collected during users' fast or normal walking, while the latter encompasses acceleration and Kinect data from 15 testers performing nine distinct walking gestures.

原始信息汇总

Gait_Datasets 数据集概述

数据集结构

gait_mobile_Acc_data

• 数据内容：手机加速度数据，记录用户在快速行走和正常行走时的数据。
• 文件组织：
  • 根目录下分为 fast 和 normal 两个子目录，分别对应快速和正常行走速度。
  • 每个子目录下包含多个用户数据，用户名以缩写形式命名，如 "aaa", "cxb", "lbr" 等。
  • 单个数据文件命名规则为 "testers abbreviation"_"attr""count".txt，其中 "attr" 表示速度和手机位置（左或右），"count" 为简单计数。

9_gestures_of_15_tester_data

加速度数据

• 数据内容：记录15名测试者在不同步长（1至5步）下的9种行走姿态的加速度数据。
• 文件组织：
  • 根目录下包含5个子目录，对应不同的步长。
  • 每个子目录下包含15个用户的数据，用户名以缩写形式命名。
  • 单个数据文件命名规则为 "testers abbreviation""m(1to9)""attr""count".txt，其中 "m(1to9)" 表示9种不同的行走姿态，"attr" 表示速度（快速或正常）。

Kinect 数据

• 数据内容：与上述加速度数据对应的9种行走姿态的Kinect数据。
• 文件组织：
  • 数据通过压缩包形式提供，需运行 "Kinect_data_9gestures_15tester.part01.exe" 进行初始解压。
  • 每个用户的数据存储在从1至15命名的子目录中，每个子目录包含45组数据，快速与正常速度数据的比例为1:4。
  • 视频数据中的人物编号与 "Mobile_data_9gestures_of_15tester" 文件夹中的用户顺序对应。

数据集详细结构

Kinect 数据详细结构

• Video_subfolder
  • BodyIndexCalibrated：包含每帧校准后的人体数据，以txt文件形式存储，文件名按时间命名。
  • OriginalCalibratedText：包含未经校准的人体数据，像素以 (x,y,z) 形式表示，其中z为深度值。
  • rgbClipped：包含测试者的裁剪后的rgb图片，与BodyIndexCalibrated文件夹中的txt文件对应。
  • rgbVideo：包含测试者的未裁剪的rgb图片。
  • SkeletonData：包含每帧的测试者骨骼数据，以 (x,y,z) 形式表示，其中z为点到Kinect的水平距离。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Gait_Datasets的构建基于多传感器融合技术，结合了惯性传感器和RGBD传感器的数据采集。数据集分为两部分，一部分是通过手机加速度传感器记录的用户在不同速度下的步态数据，另一部分是通过Kinect设备捕捉的9种不同步态手势的加速度和骨骼数据。数据采集过程中，用户在不同步长和速度下进行行走，数据按用户和步态类型进行分类存储，确保了数据的多样性和系统性。

特点

Gait_Datasets的特点在于其多模态数据的丰富性和高精度。数据集不仅包含了手机加速度传感器记录的步态数据，还提供了Kinect设备捕捉的RGB图像、骨骼数据和深度信息。数据按用户、步态类型和速度进行分类，确保了数据的结构化和可扩展性。此外，数据集中的步态手势涵盖了多种常见步态模式，为步态识别研究提供了全面的数据支持。

使用方法

Gait_Datasets的使用方法较为灵活，用户可以根据研究需求选择不同的数据子集进行分析。对于步态识别研究，可以结合手机加速度数据和Kinect捕捉的骨骼数据进行多模态融合分析。数据集中的文件命名规则清晰，便于用户快速定位所需数据。此外，Kinect数据经过压缩处理，用户需先解压后再进行使用。数据集的结构化设计使得用户能够轻松进行数据预处理和特征提取，为步态识别算法的开发和验证提供了便利。

背景与挑战

背景概述

Gait_Datasets数据集由IEEE于2017年发布，作为研究论文《Robust Gait Recognition by Integrating Inertial and RGBD Sensors》的配套数据。该数据集由多个研究机构合作创建，旨在通过整合惯性传感器和RGBD传感器的数据，提升步态识别的鲁棒性。数据集包含不同速度下的手机加速度数据和Kinect捕捉的步态视频数据，涵盖了15名测试者在不同步长和步态下的多模态信息。该数据集为步态识别领域提供了重要的实验基础，推动了多传感器融合技术在生物识别中的应用。

当前挑战

Gait_Datasets在解决步态识别问题时面临多重挑战。首先，步态识别需要处理不同速度、步长和姿态下的数据，如何提取鲁棒的特征以应对这些变化是一个核心难题。其次，数据集构建过程中，多模态数据的同步采集与对齐技术复杂，尤其是惯性传感器与Kinect数据的精确匹配需要高精度的实验设计。此外，数据量大且结构复杂，对存储、处理和分析提出了较高要求。最后，数据标注和校准的准确性直接影响模型的性能，这对数据预处理提出了严格的标准。

常用场景

经典使用场景

Gait_Datasets数据集在步态识别领域具有广泛的应用，特别是在结合惯性传感器和RGBD传感器的多模态数据融合研究中。该数据集通过收集不同速度、不同步态下的加速度数据和Kinect数据，为研究者提供了丰富的实验素材。经典的使用场景包括步态特征提取、步态分类以及步态识别算法的验证与优化。通过分析不同步态下的加速度和骨骼数据，研究者能够深入理解步态模式的变化规律，进而提升步态识别的准确性和鲁棒性。

衍生相关工作

Gait_Datasets数据集衍生了许多经典的研究工作。例如，基于该数据集的研究提出了多种多模态步态识别算法，显著提升了步态识别的准确性和鲁棒性。此外，研究者利用该数据集开发了基于深度学习的步态特征提取方法，进一步推动了步态识别技术的发展。还有一些工作专注于步态数据的预处理和增强技术，为后续研究提供了高质量的数据支持。这些衍生工作不仅丰富了步态识别领域的研究成果，也为相关技术的实际应用奠定了基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在步态识别领域，Gait_Datasets为研究者提供了丰富的多模态数据，涵盖了加速度传感器和Kinect设备采集的步态信息。近年来，基于该数据集的研究主要集中在多传感器融合技术的优化与深度学习模型的创新应用上。通过整合惯性传感器与RGBD传感器的数据，研究者能够更精确地捕捉步态特征，提升识别系统的鲁棒性与准确性。特别是在复杂环境下的步态识别，如不同行走速度、步长及手势变化等场景，该数据集为算法验证与性能评估提供了重要支持。此外，随着可穿戴设备与智能监控系统的普及，步态识别技术在身份认证、医疗康复及安防监控等领域的应用前景广阔，Gait_Datasets的持续更新与扩展将进一步推动相关技术的发展与落地。