相关数据集
CMU Mocap
原始CMU Mocap数据集不是由动作类型组织的。根据他们的运动描述，我们确定了8个不同的动作，包括跑步，步行，跳跃，攀爬和手动重新组织1,088动作。在这里，每个骨骼都标有20个3D关节 (19个骨骼)。实际上，姿态序列从100 HZ下采样到12 HZ的频率。
OpenDataLab2026-07-12 更新4660
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
OpenDataLab2026-07-12 更新2910
CMU Subject 16
This is a pre-processed version of the dataset saved in numpy format. The original dataset is obtained from CMU-MOCAP. The data are 3-dimensional arrays of shape [n_samples, time_steps, n_variables].
NIAID Data Ecosystem170
Varying-view RGB-D Action Dataset
Varying-view RGB-D Action Dataset是由电子科技大学未来媒体研究中心创建的大型数据集，旨在支持任意视角的人体动作识别研究。该数据集包含从8个固定视角和360度全视角捕获的RGB视频、深度图像和骨骼序列，总计邀请了118人执行40种动作类别。数据集不仅视角多样，样本数量庞大，而且是首个包含完整360度视角序列的数据集，适用于多视角、跨视角及任意视角的动作分析。此外，数据
arXiv2019-04-24 更新4050
