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人类行为识别 (HAR) 数据集

发布时间：2025-08-15 15:31:14资源ID：1848资源类型：免费

该数据集包含 15 种不同类别的人类活动。 该数据集包含大约 12k+ 标记图像，包括验证图像。 每张图像只有一个人类活动类别，并保存在标记类别的单独文件夹中 问题陈述： 人类行为识别（HAR）旨在理解人类行为并为每个行为分配标签。它具有广泛的应用范围，因此在计算机视觉领域受到越来越多的关注。人类行为可以使用各种数据模态来表示，例如 RGB、骨架、深度、红外、点云、事件流、音频、加速度、雷达和 WiFi 信号，这些数据模态对不同来源的有用但独特的信息进行编码，并具有各种优势，具体取决于关于应用场景。 因此，许多现有的工作尝试使用各种模式研究不同类型的 HAR 方法。 您的任务是使用 CNN 构建图像分类模型，对人类正在执行的活动进行分类。

人类行为识别 (HAR) 数据集

摘要概览

该数据集包含 15 种不同类别的人类活动。

该数据集包含大约 12k+ 标记图像，包括验证图像。

每张图像只有一个人类活动类别，并保存在标记类别的单独文件夹中

问题陈述：

人类行为识别（HAR）旨在理解人类行为并为每个行为分配标签。它具有广泛的应用范围，因此在计算机视觉领域受到越来越多的关注。人类行为可以使用各种数据模态来表示，例如 RGB、骨架、深度、红外、点云、事件流、音频、加速度、雷达和 WiFi 信号，这些数据模态对不同来源的有用但独特的信息进行编码，并具有各种优势，具体取决于关于应用场景。

因此，许多现有的工作尝试使用各种模式研究不同类型的 HAR 方法。

您的任务是使用 CNN 构建图像分类模型，对人类正在执行的活动进行分类。