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스켈레톤 기반 행동 인식

Skeleton-based Action Recognition은 센서로 캡처된 3D 관절 데이터 시퀀스에서 인간의 행동을 인식하고 분류하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 작업의 목표는 인간의 자세 변화를 이해하고 행동 유형을 정확히 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이 기술은 인간-컴퓨터 상호작용, 운동 분석, 보안 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

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
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