Gait3D 大规模步态识别数据集

Gait3D 是一个基于 3D 表示的大规模步态识别数据集。该数据集采集自一个无约束的真实室内场景中的 39 个摄像头，包含 4,000 个受试者和超过 25,000 个序列。此外，该数据集提供了从视频帧中恢复的 3D SMPL 数据，可支持密集人体体型、三维视角和步态动态信息的三维建模。此外，它还提供了二维人体轮廓和人体关键点数据，可帮助研究者们探索多模态步态识别。

Gait3D is a large-scale gait recognition dataset based on 3D representations. It is collected via 39 cameras deployed in unconstrained real indoor scenarios, containing 4,000 subjects and more than 25,000 gait sequences. Additionally, the dataset provides 3D SMPL data recovered from video frames, which supports 3D modeling of dense human body shapes, 3D viewpoints and gait dynamics. Furthermore, it also offers 2D human body contours and human keypoint data, enabling researchers to explore multi-modal gait recognition.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Gait3D是一个基于3D表示的大规模步态识别数据集，采集自真实室内场景的39个摄像头，包含4000个受试者和超过25000个序列。该数据集提供了3D SMPL数据、二维人体轮廓和人体关键点数据，支持多模态步态识别研究。