MOYO|瑜伽姿势分析数据集|运动数据数据集

MOYO数据集包含复杂的瑜伽姿势、多视角视频、SMPL-X网格、压力和身体重心数据，提供了一个具有极端姿势、强烈自遮挡和显著身体地面及自接触的挑战性新基准。

The MOYO dataset encompasses intricate yoga poses, multi-view videos, SMPL-X meshes, pressure data, and body center of gravity information, establishing a novel and challenging benchmark characterized by extreme postures, pronounced self-occlusion, and significant body-ground and self-contact interactions.

原始信息汇总

MOYO 数据集概述

数据集内容

• 复杂瑜伽姿势：包含极端姿势、强自遮挡、显著的身体-地面和自我接触。
• 多视角视频：提供全2K分辨率图像。
• SMPL-X 网格：包括带有手标记和压力的SMPL-X数据，以及不带手标记但包含重心和压力的数据。
• 压力和身体重心数据：提供压力垫数据和重心数据。

数据集格式

• AMASS格式：提供SMPLH_FEMALE、SMPLH_NEUTRAL、SMPLX_FEMALE、SMPLX_NEUTRAL格式。

数据集下载

• 下载命令：使用bash ./moyo/bash/download_moyo.sh脚本下载数据集，支持选择是否下载图像和解压缩。

数据集评估

• 压力评估：提供评估脚本以比较估计的压力与真实值。
• 重心评估：提供评估脚本以比较估计的重心与真实值。

数据集使用

• 环境要求：Python 3.9，特定库如pytorch3d和ezc3d。
• 数据预处理：包括将标记/关节投影到图像的脚本。

数据集注册

• 注册要求：需在MOYO网站注册账户，使用用户名和密码进行数据集下载和使用。

数据集贡献者

• 特别感谢：Giorgio Becherini和Neelay Shah对AMASS格式数据集发布的帮助。

联系方式

• 技术问题：通过创建问题进行联系。
• 其他问题：联系[e-mail]。
• 商业许可：联系[e-mail]。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MOYO数据集通过多视角视频、SMPL-X网格、压力数据及身体质心信息，构建了一个包含复杂瑜伽姿势的综合数据集。该数据集的构建过程涉及从多个高分辨率摄像头采集2K分辨率的图像，并结合Vicon系统的标记数据和压力垫数据，生成SMPL-X和SMPL模型拟合结果。此外，数据集还提供了身体质心数据，进一步增强了其在人体运动分析中的应用潜力。

使用方法

使用MOYO数据集时，用户需先注册并获取访问权限，随后可通过提供的脚本下载数据集。数据集提供了多种格式，包括SMPL-X和SMPL模型拟合结果、压力数据及身体质心信息。用户可以通过提供的评估脚本对估计的压力和质心数据进行评估，并通过投影脚本将标记或关节点投影到图像上，以便进行进一步的分析和可视化。

背景与挑战

背景概述

MOYO数据集由德国马克斯·普朗克智能系统研究所（MPI-IS）的研究团队创建，专注于复杂瑜伽姿势的多视角视频、SMPL-X网格、压力数据及身体质心信息。该数据集于2022年发布，旨在为3D人体姿态估计领域提供一个具有挑战性的新基准。MOYO数据集的核心研究问题是如何在高自遮挡、极端姿势以及显著的身体与地面接触情况下，准确估计人体的三维姿态。该数据集的发布不仅推动了计算机视觉与人体运动分析领域的发展，还为相关研究提供了丰富的实验数据，特别是在瑜伽等复杂动作的姿态估计方面。

当前挑战

MOYO数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集包含了极端姿势和强自遮挡情况，这使得姿态估计的难度大幅增加。其次，数据集涉及多视角视频、SMPL-X网格、压力数据及身体质心信息，这些多模态数据的整合与处理对算法提出了更高的要求。此外，数据集的规模庞大，包含大量高分辨率图像和详细的运动捕捉数据，这不仅增加了数据存储和处理的复杂性，也对计算资源提出了更高的要求。最后，如何确保多模态数据之间的时间同步和空间对齐，也是数据集构建过程中的一大挑战。

常用场景

经典使用场景

MOYO数据集因其丰富的多视角视频、SMPL-X网格、压力数据及身体质心信息，成为研究复杂瑜伽姿势的理想平台。该数据集的经典使用场景包括3D人体姿态估计、动作捕捉和生物力学分析。通过结合多视角图像和SMPL-X模型，研究者能够精确重建复杂瑜伽姿势的三维结构，进而评估姿势的稳定性和力学特性。

解决学术问题

MOYO数据集解决了3D人体姿态估计中的诸多学术难题，特别是在极端姿势、自遮挡和自接触等复杂场景下的姿态重建问题。其提供的压力数据和身体质心信息，为研究者提供了评估人体姿势稳定性和力学特性的新维度，推动了相关领域的研究进展。

实际应用

MOYO数据集在实际应用中具有广泛潜力，特别是在运动科学、康复医学和虚拟现实领域。通过分析瑜伽姿势的生物力学特性，该数据集可用于设计个性化的康复训练方案，或为虚拟现实中的动作捕捉提供高精度的姿态数据，从而提升用户体验。

数据集最近研究

最新研究方向

MOYO数据集在人体姿态估计领域引起了广泛关注，尤其是在复杂瑜伽姿势的3D姿态估计方面。该数据集不仅提供了多视角视频和SMPL-X网格，还包括压力数据和身体质心信息，为研究者提供了丰富的生物力学数据。最新研究方向集中在利用这些多模态数据进行更精确的姿态估计，特别是在极端姿势和自遮挡情况下的表现。此外，MOYO数据集的AMASS格式数据发布，进一步推动了其在人体运动学和物理仿真领域的应用，为相关研究提供了新的基准和挑战。