行为识别数据集：解锁动作分析的关键资源

在计算机科学和人工智能的广阔领域中，行为识别（也称为动作识别）是一项极具挑战性和应用前景的技术。它旨在通过视频或图像分析，自动识别和分类人类的各种行为动作。为了推动这一领域的研究和发展，学者们开发了众多行为识别数据集，为算法的开发与评估提供了宝贵的资源。本文将简明扼要地介绍几个常用的行为识别数据集，帮助读者了解这一领域的数据基础。

1. KTH数据集

发布时间：2004年

特点：KTH数据集是计算机视觉领域的一个里程碑，包含了在4个不同场景下25个人完成的6类动作（walking, jogging, running, boxing, hand waving, hand clapping），共计2391个视频样本。这是当时拍摄的最大的人体动作数据库，其视频样本中包含了尺度变化、衣着变化和光照变化，但背景相对单一，相机固定。

应用场景：KTH数据集主要用于评估不同算法在相同输入数据下的性能，推动了行为识别算法的初步发展。

2. Weizmann数据集

发布时间：2005年

特点：由以色列Weizmann institute发布，包含了10个动作（bend, jack, jump, pjump, run, side, skip, walk, wave1, wave2），每个动作有9个不同的样本。视频的视角固定，背景简单，每帧中只有一个人做动作。数据库中标定数据除了类别标记外，还包括前景的行为人剪影和用于背景抽取的背景序列。

应用场景：Weizmann数据集因其简洁的背景和固定的视角，常被用于验证算法在简单场景下的有效性。

3. Hollywood数据集与Hollywood-2

发布时间：2008年（Hollywood）、2009年（Hollywood-2）

特点：由法国IRISA研究院发布，Hollywood-2是Hollywood的拓展版，包含了12个动作类别和10个场景共3669个样本。所有样本均从69部Hollywood电影中抽取，视频样本中行为人的表情、姿态、穿着以及相机运动、光照变化、遮挡、背景等变化很大，接近于真实场景。

应用场景：Hollywood-2数据集因其丰富的场景变化和复杂的动作类型，成为评估算法在真实场景下性能的重要基准。

4. UCF系列数据集

发布时间：自2007年起

特点：美国University of Central Florida（UCF）发布了一系列数据库，包括UCF Sports Action Dataset、UCF Youtube、UCF50和UCF101等。其中UCF101是目前动作类别数和样本数最多的数据库之一，包含13320段视频，类别数为101类。这些数据库样本来自BBC/ESPN的广播电视频道和YouTube等视频网站。

应用场景：UCF系列数据集因其广泛的动作类别和大量的样本，成为行为识别领域广泛使用的标准数据集。

5. 其他数据集

除了上述数据集外，还有如UT-interaction database（针对交互行为）、HMDB51（包含多种视频来源和动作类别）、以及近年来涌现的更多复杂场景和细粒度动作的数据集，如洗手数据集等。

结论

行为识别数据集的不断丰富和发展，为算法的研究和评估提供了坚实的基础。从早期的简单场景数据集到如今的复杂场景数据集，这些资源不仅推动了行为识别技术的进步，也为实际应用提供了有力支持。对于从事行为识别研究的学者和工程师而言，了解和掌握这些数据集的特点和应用场景，是提升研究水平和实践能力的关键。

在未来的研究中，我们期待看到更多高质量、大规模、多样化的行为识别数据集的出现，以应对更加复杂和真实的场景挑战。