基于RGB-D的动作识别数据集综述
计算机视觉与模式识别
2016-01-22 v1
摘要
自2010年首篇相关工作报道以来，基于RGB-D（红、绿、蓝与深度）数据的人体动作识别吸引了越来越多的关注。在此期间，许多基准数据集被创建以促进新算法的开发与评估。这引发了如何选择数据集以及如何利用数据集针对最先进（state-of-the-art）方法提供公平客观的对比评估的问题。为解决此问题，本文对最常用的动作识别相关RGB-D视频数据集进行了全面综述，包括27个单视角数据集、10个多视角数据集和7个多人数据集。这些数据集的详细信息与分析为未来研究指导性地选择数据集提供了有用资源。此外，本文还强调了当前算法评估结合现有数据集与评估协议局限性所存在的问题，并由此提出关于新数据集采集与评估协议使用的一系列建议。
引用
@article{arxiv.1601.05511,
title = {RGB-D-based Action Recognition Datasets: A Survey},
author = {Jing Zhang and Wanqing Li and Philip O. Ogunbona and Pichao Wang and Chang Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.05511},
year = {2016}
}