Micro-Action 52 dataset (MA-52) & Micro-Action Pro dataset (MA-52-Pro)

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Micro-Action 52 dataset (MA-52): https://forms.gle/avQQiRWvbxa1nDFQ6
Micro-Action Pro dataset (MA-52-Pro): https://forms.gle/ALje6GSeh2okHbmx8

本数据集仅可用于非商业性科学研究用途。您可通过填写所提供的谷歌表单（Google Form）申请获取该数据集，我方收到您的申请后将及时予以回复。若您在填写该表单时遇到困难，也可通过[电子邮件（email）]提交申请。

微动作52数据集（Micro-Action 52 dataset，MA-52）：https://forms.gle/avQQiRWvbxa1nDFQ6
微动作专业版数据集（Micro-Action Pro dataset，MA-52-Pro）：https://forms.gle/ALje6GSeh2okHbmx8

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Micro-Action 52 (MA-52)

数据集描述

• MA-52 是一个专为微动作识别任务设计的数据集，包含52种微动作类别和7种身体部位标签。该数据集采集自205名参与者的心理访谈视频，共计22,422个视频实例。

数据集特点

• 提供全身视角的微动作数据，包括手势、上肢和下肢运动。
• 数据集旨在揭示全面的微动作线索，适用于情感识别和心理评估等人性化应用。

数据集应用

• 评估微动作网络（MANet）及其他九种流行的动作识别方法。
• MANet结合了挤压和激励（SE）以及时间移位模块（TSM），用于模拟微动作的时空特性。
• 设计了联合嵌入损失，用于视频与动作标签之间的语义匹配，以更好地区分视觉上相似但不同的微动作类别。

数据集下载

• 数据集仅供非商业科学目的使用。
• 可通过Google Form申请访问：Micro-Action 52 dataset (MA-52)
• 如有困难，可通过电子邮件申请：email

数据集统计

• 包含52种微动作类别和7种身体部位标签。
• 数据来自205名参与者，共计22,422个视频实例。

引用信息

@article{guo2024benchmarking, title={Benchmarking Micro-action Recognition: Dataset, Methods, and Applications}, author={Guo, Dan and Li, Kun and Hu, Bin and Zhang, Yan and Wang, Meng}, journal={IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology}, year={2024}, publisher={IEEE} doi={10.1109/TCSVT.2024.3358415} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在微动作识别领域，Micro-Action 52 dataset (MA-52) 和 Micro-Action Pro dataset (MA-52-Pro) 通过创新性地收集心理访谈中的微动作数据，构建了一个包含52种微动作类别的数据集。该数据集不仅涵盖了全身视角的微动作，还包括上肢和下肢的运动，旨在揭示全面的微动作线索。数据集由205名参与者提供，共包含22,422个视频实例，确保了数据的多样性和真实性。

特点

MA-52数据集的显著特点在于其全面性和细致性，不仅包含了52种微动作类别，还附带了七个身体部位的标签，使得研究者能够更精确地分析微动作的时空特征。此外，数据集的构建基于真实的心理访谈场景，确保了微动作的自然性和现实性，为微动作识别任务提供了高质量的训练和测试数据。

使用方法

使用MA-52数据集时，研究者需通过提供的申请表格获取数据访问权限，并确保仅用于非商业科学研究。数据集适用于微动作识别、情感识别及心理评估等领域的研究，尤其适合用于训练和评估基于时空特征建模的深度学习模型。研究者可利用数据集中的视频实例和身体部位标签，进行微动作的分类和检测任务，进一步推动微动作识别技术的发展。

背景与挑战

背景概述

微动作识别在情感识别和心理评估等面向人类应用中具有重要意义。微动作（Micro-Action）是指低强度的非语言行为，尽管其难以察觉，却能揭示个体的情感和意图。为此，研究人员于2024年创新性地构建了Micro-Action-52（MA-52）数据集，并提出了微动作网络（MANet）以解决微动作识别（MAR）任务。MA-52数据集包含52种微动作类别，涵盖全身视角，包括手势、上下肢运动等，共收集了205名参与者的22,422个视频实例，主要来源于心理访谈。该数据集的提出不仅为微动作识别提供了新的基准，还为情感识别等领域的研究提供了重要资源。

当前挑战

微动作识别面临的主要挑战在于其低强度和难以察觉的特性，这使得微动作的识别、区分和理解变得极为复杂。此外，构建MA-52数据集的过程中，研究人员需从心理访谈中提取自然且真实的微动作，确保数据的多样性和代表性。同时，由于微动作在视觉上可能极为相似，如何通过MANet等模型有效区分这些相似的微动作类别，也是当前研究的一大难点。未来，如何在更广泛的场景中应用微动作识别技术，以及如何进一步提升模型的识别精度，仍需进一步探索。

常用场景

经典使用场景

MA-52数据集在微动作识别领域具有经典应用场景，主要用于分析和识别低强度、不易察觉的人体微动作。这些微动作包括身体摇晃、头部转动等，能够揭示个体的情感状态和心理意图。通过该数据集，研究者可以训练和评估微动作识别模型，如MANet，以捕捉和区分这些细微的动作特征，从而在情感识别和心理评估等应用中发挥重要作用。

解决学术问题

MA-52数据集解决了微动作识别领域中的关键学术问题，包括微动作的识别、区分和理解。由于微动作的低强度和不易察觉性，传统的动作识别方法难以有效处理。MA-52通过提供包含52种微动作类别和七个身体部位标签的数据，帮助研究者开发和验证新的识别算法，如MANet，从而提升了微动作识别的准确性和鲁棒性，推动了情感计算和心理评估领域的发展。

衍生相关工作

基于MA-52数据集，研究者已开展了一系列相关工作，包括多标签微动作检测任务的MMA-52数据集的发布，以及微动作分析挑战赛（MAC 2024）的举办。这些工作进一步推动了微动作识别技术的发展，并在情感识别、心理评估等领域取得了显著成果。此外，MANet等模型的提出和优化，也为微动作识别提供了新的方法和思路，促进了该领域的技术进步和应用拓展。