Human action igenkänning från RGB-D (röd, grön, blå och djup) data har fått ökad uppmärksamhet sedan det första arbetet som rapporterades 2010. Under denna period har många referensdatauppsättningar skapats för att underlätta utveckling och utvärdering av nya algoritmer. Detta väcker frågan om vilka uppgifter som ska väljas ut och hur de ska användas för att tillhandahålla en rättvis och objektiv jämförande utvärdering av de senaste metoderna. För att ta itu med detta problem ger detta dokument en omfattande översyn av de mest använda åtgärdsigenkänningsrelaterade RGB-D-videodataseten, inklusive 27 single-view-dataset, 10 multi-view-dataset och 7 multi-personsdataset. Den detaljerade informationen och analysen av dessa dataset är en användbar resurs för att vägleda insiktsfulla val av dataset för framtida forskning. Dessutom betonas problemen med nuvarande algoritmutvärdering i förhållande till begränsningarna för tillgängliga datauppsättningar och utvärderingsprotokoll, vilket resulterar i ett antal rekommendationer för insamling av nya datauppsättningar och användning av utvärderingsprotokoll.
Jing Zhang, et al., REF använde RGB-D (röd, grön, blå och djup) handlingsbaserade dataset för att ge handlingsigenkänning av människa.
RGB-D-based Action Recognition Datasets: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}