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NTU-RGB+D数据集
论文连接:NTU-RGB+D 一、基本介绍该数据集包含60个种类的动作(见表1),共56880个样本,其中有40类为日常行为动作,9类为与健康相关的动作,11类为双人相互动作。这些动作由40个年龄从10岁到35岁的人完成。该数据集由微软 Kinect v2传感器采集得到,并且使用了三个不同角度的摄像机,采集的数据形式包括深度信息、3D骨骼信息、RGB帧以及红外序列。 表1 动作种类NTU数据集在划分训练集和测试集时采用了两种不同的划分标准。 1、Cross-SubjectCross-Subject按照人物ID来划分训练集和测试集,训练集40320个样本,测试集16560个样本,其中将人物ID为 1, 2, 4, 5, 8, 9, 13, 14, 15,16, 17, 18, 19, 25, 27, 28, 31, 34, 35, 38的20人作为训练集,剩余的作为测试集。 2、 Cross-View按相机来划分训练集和测试集,相机1采集的样本作为测试集,相机2和3作为训练集,样本数分别为18960和37920。 说到相机就不得不说相机的设置规则,三个相机,相机的垂直高度都是一样的,水平角度分别为-45°、0°和45°,每个动作执行人做两遍相同的动作,一个次对着左边的相机,一次对着右边的相机,也就是说最后会采集到2×3个不同角度的信息。最后,设置不同的相机高度及距离以增加视角多样性,并赋予一个设置号(1-17),见表2。 表2 设置号由于笔者的研究方向是基于骨架的动作识别,所以主要和读者分享NTU中骨架数据集的相关内容,其他形式的数据集读者可进入NTU-RGB+D论文中了解更多的内容。 NTU采集到的骨架点共25个,如下图所示。 首先,数据集中有56880个.skeleton文件,每个文件代表一个样本,文件命名方式如下图所示。 可以用excel打开文件,里面的内容如下所示。 NTU坐标形式的数据集在此下载,提取码oeef。 |
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