摘要：该数据集专为智能舞蹈编排分析、动作评估、姿态评价以及 AI 辅助表演反馈等应用而设计。数据压缩包共包含 224 个文件，其中包括 223 个 .mp4 格式的舞蹈样例视频文件，以及一个名为 dance_choreography_multimodal_motion_dataset.csv 的结构化 CSV 文件。

数据集简介

数据集概述

该数据集专为智能舞蹈编排分析、动作评估、姿态评价以及 AI 辅助表演反馈等应用而设计。数据压缩包共包含 224 个文件，其中包括 223 个 .mp4 格式的舞蹈样例视频文件，以及一个名为 dance_choreography_multimodal_motion_dataset.csv 的结构化 CSV 文件。

所提供的 .mp4 文件为用于参考和演示的样例视频。完整的舞蹈视频数据可根据需求提供，用于进一步的研究、模型训练和实验验证。

CSV 文件共包含 38 个字段，涵盖视频元数据、多模态运动指标、骨骼关节特征、基于 IMU（惯性测量单元）的运动测量数据、姿态估计值、舞蹈编排质量评分、舞蹈动作标签、动作质量标签以及个性化反馈类别等信息。该数据集可支持舞蹈动作识别、运动分析、姿态评估、编排模式评价、动作质量预测以及反馈推荐等研究和应用。

该数据集适用于深度学习、计算机视觉、人体行为识别、姿态估计、多模态学习、基于骨骼的运动分析以及 AI 辅助舞蹈训练系统等研究方向。可用于开发基于视觉 Transformer（Vision Transformer，ViT）、图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）、长短期记忆网络（LSTM）、GCN-LSTM以及其他混合深度学习架构的模型，实现舞蹈动作理解与表演质量评估。

该压缩包包含 223 个 .mp4 格式的舞蹈样例视频文件以及 1 个 CSV 文件。CSV 文件中包含经过提取和结构化处理的运动相关特征。每条记录代表一个舞蹈动作样本，其特征包括 **RGB 视频特征、深度模态可用性、骨骼关节运动、IMU 运动信号、身体平衡、姿态稳定性、手脚协调性、节奏一致性、动作流畅度、空间覆盖范围、时间对齐、姿态估计误差以及动作预测均方根误差（RMSE）**等。

该数据集包含三个重要的标签字段：

Dance_Action_Label：舞蹈动作标签
Movement_Quality_Label：动作质量标签
Personalized_Feedback：个性化反馈

这些标签使该数据集能够用于多种机器学习任务，包括舞蹈动作分类、动作质量预测以及自动化反馈生成。

数据集中包含的视频属于样例文件，完整的舞蹈视频数据集可根据需求提供。该数据集可以帮助研究人员和开发人员构建面向舞蹈编排设计、实时动作分析、表演质量评估以及个性化舞蹈训练的智能辅助系统。

数据集来源

本研究所使用的数据集来源于多模态舞蹈运动分析数据集。该数据集包含223个MP4格式的舞蹈样例视频和1个结构化CSV特征文件，其中CSV文件记录了视频信息、骨骼关节特征、IMU运动信号、姿态估计结果以及动作质量评价等多模态数据。当前提供的视频主要用于参考与实验演示，完整舞蹈视频数据可根据研究需求进一步申请获取，可用于舞蹈动作识别、姿态分析、动作质量评估以及个性化反馈等相关研究。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。 如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-7
文件大小：2.4G
原创声明：本数据集为整理作品