NTU RGB+D动作识别数据集

GitHub：基于3D骨架数据的双流卷积网络动作识别算法

数据集下载：3D骨架数据（60+60）类

NTU RGB + D动作识别数据集由56,880个动作样本组成，包含每个样本的RGB视频，深度图序列，3D骨架数据和红外视频。此数据集由3个Microsoft Kinect v.2相机同时捕获。RGB视频的分辨率为1920×1080，深度图和红外视频均为512×424,3D骨架数据包含每帧25个主要身体关节的三维位置(如下图所示)。

3D骨骼节点信息是通过Kinect相机中的骨骼跟踪技术获得的，由人体25个主要身体关节的三维位置坐标构成。骨骼追踪技术通过处理深度数据来建立人体各个关节的坐标，它能够确定人体的各个部分，如哪部分是手，头部，以及身体，还有他们所在的空间位置。

Cross-View命名规则

文件命名格式：(示例：S001C001P001R001A001)

S:设置号，共有17组设置
C:相机ID，共有三架
P:人物ID，
R:同一个动作的表演次数
A:动作类别

RGB数据：

3D骨骼数据可视化结果：