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骨格ベースの行動認識
スケルトンベースの動作認識は、センサーで取得された3D骨格関節データのシーケンスから人間の動作を認識し分類するコンピュータビジョンのタスクです。このタスクの目的は、人間の姿勢の変化を理解し、動作の種類を正確に判定するアルゴリズムを開発することにあります。その応用範囲は広く、人間とコンピュータのインタラクション、動作解析、セキュリティ監視などがあります。
NTU RGB+D
PoseC3D [3D Heatmap]
NTU RGB+D 120
CTR-GCN
Kinetics-Skeleton dataset
PoseC3D (SlowOnly-346)
N-UCLA
SGN
J-HMDB
UAV-Human
HDBN
SYSU 3D
SGN
SBU / SBU-Refine
Joint Line Distance
CAD-120
Varying-view RGB-D Action-Skeleton
UT-Kinect
Temporal Subspace Clustering
Florence 3D
JHMDB (2D poses only)
DD-Net
SHREC 2017 track on 3D Hand Gesture Recognition
TD-GCN
MSR Action3D
Temporal K-Means Clustering + Temporal Subspace Clustering
First-Person Hand Action Benchmark
TCN-Summ
PKU-MMD
H2O (2 Hands and Objects)
ISTA-Net
Gaming 3D (G3D)
JHMDB Pose Tracking
mgPFF+ft 1st
UWA3D
VA-fusion (aug.)
UPenn Action
UNIK
NTU60-X
4s-ShiftGCN
Drive&Act
dyalyt
TCG-dataset
Bidirectional LSTM
J-HMBD Early Action
DR^2N
MSRC-12
Skeleton-Mimetics
MS-G3D
Skeletics-152
4s-ShiftGCN
HDM05
HMDB51
UCF101
MSR ActionPairs
Temporal Subspace Clustering
Kinetics-400
STGAT