【摘 要】
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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
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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四类.其次,对四类数据集分别描述,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.
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