Skelettbasierte Aktionserkennung
Skeleton-basierte Aktionserkennung ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die sich auf die Erkennung und Klassifizierung menschlicher Bewegungen aus Sequenzen von 3D-Skelettdaten konzentriert, die durch Sensoren erfasst werden. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die in der Lage sind, Veränderungen in der menschlichen Haltung zu verstehen und den AktionsTyp genau zu bestimmen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und umfassen unter anderem Mensch-Maschine-Interaktion, Bewegungsanalyse und Sicherheitsüberwachung.
NTU RGB+D
PoseC3D [3D Heatmap]
NTU RGB+D 120
CTR-GCN
Kinetics-Skeleton dataset
PoseC3D (SlowOnly-346)
N-UCLA
SGN
J-HMDB
SBU / SBU-Refine
Joint Line Distance
SYSU 3D
SGN
UAV-Human
HDBN
CAD-120
Florence 3D
UT-Kinect
Temporal Subspace Clustering
Varying-view RGB-D Action-Skeleton
JHMDB (2D poses only)
DD-Net
SHREC 2017 track on 3D Hand Gesture Recognition
TD-GCN
First-Person Hand Action Benchmark
TCN-Summ
Gaming 3D (G3D)
H2O (2 Hands and Objects)
ISTA-Net
MSR Action3D
Temporal K-Means Clustering + Temporal Subspace Clustering
PKU-MMD
JHMDB Pose Tracking
mgPFF+ft 1st
NTU60-X
4s-ShiftGCN
UPenn Action
UNIK
UWA3D
VA-fusion (aug.)
Drive&Act
dyalyt
J-HMBD Early Action
DR^2N
MSRC-12
TCG-dataset
Bidirectional LSTM
Skeletics-152
4s-ShiftGCN
HDM05
HMDB51
Kinetics-400
STGAT
MSR ActionPairs
Temporal Subspace Clustering
Skeleton-Mimetics
MS-G3D
UCF101