Reconnaissance d'actions basée sur le squelette
La Reconnaissance d'Actions Basée sur les Squelettes est une tâche de vision par ordinateur qui se concentre sur la reconnaissance et la classification des actions humaines à partir de séquences de données de joints squelettiques 3D capturées par des capteurs. L'objectif de cette tâche est de développer des algorithmes capables de comprendre les changements de posture humaine et de déterminer précisément le type d'action, avec de vastes perspectives d'application, notamment dans l'interaction homme-machine, l'analyse du mouvement et la surveillance de sécurité.
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