人体行为识别数据集研究进展

• 作者: 徐志刚 朱昶胜 朱红蕾
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 计算机视觉 行为识别 真实场景 多视角 多模态
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 978-1004
• 页数: 27页
• 字数: 10585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170043

摘要

人体行为识别是计算机视觉领域的一个研究热点,具有重要理论价值和现实意义.近年来,为了评价人体行为识别方法的性能,大量的公开数据集被创建.本文系统综述了人体行为识别公开数据集的发展与前瞻:首先,对公开数据集的层次与内容进行归纳.根据数据集的数据特点和获取方式的不同,将人体行为识别的公开数据集分成4类.其次,对4类数据集分别描述,并对相应数据集的最新识别率及其研究方法进行对比与分析.然后,通过比较各数据集的信息和特征,引导研究者选取合适的基准数据集来验证其算法的性能,促进人体行为识别技术的发展.最后,给出公开数据集未来发展的趋势与人体行为识别技术的展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱昶胜	兰州理工大学计算机与通信学院	37	195	7.0	12.0
2	徐志刚	兰州理工大学计算机与通信学院	16	86	5.0	9.0
3	朱红蕾	兰州理工大学计算机与通信学院	13	133	8.0	11.0