現在の動画データベースには、6種類の人間の動作（歩行、ジョギング、走る、ボクシング、手を振る、拍手）が含まれており、これらは25人の被験者が4つの異なるシチュエーションで何度か行ったものです。具体的なシチュエーションは、屋外s1、s2のようなサイズ変化がある屋外、s3のような衣服を着た屋外、屋内s4で、下図に示す通りです。現在のデータベースには2391個のシーケンスが含まれています。すべてのシーケンスは、25fpsのフレームレートで、均一な背景の下で静止カメラを使用して撮影されました。シーケンスは、160×120ピクセルの空間解像度にダウンサンプリングされ、平均長は4秒です。

ICPR'04で報告された実験では、被験者に関して、すべてのシーケンスは訓練セット（8人）、検証セット（8人）、テストセット（9人）に分けられました。分類器は訓練セットで訓練され、検証セットは各手法のパラメータを最適化するために使用されました。識別結果はテストセットで得られました。

すべてのシーケンスはAVIファイル形式で保存されており、オンラインで利用可能です（DIVX圧縮版）。非圧縮版は要請に応じて提供されます。25人の被験者、6種類の動作、4つのシチュエーションの各組み合わせには、25×6×4 = 600個の動画ファイルがあります。私たちの実験では、各ファイルには4つのサブシーケンスが1つのシーケンスとして含まれています。開始フレームと終了フレーム、およびすべてのシーケンスのリストに従って、各ファイルは以下のようにシーケンスに細分化されます。

00sequences.txtを参照してください。

各動作のサンプルシーケンス（DivX圧縮）

person15_walking_d1_uncomp.avi

person15_jogging_d1_uncomp.avi

person15_running_d1_uncomp.avi

person15_boxing_d1_uncomp.avi

person15_handwaving_d1_uncomp.avi

person15_handclapping_d1_uncomp.avi

関連文献
    "Recognizing Human Actions: A Local SVM Approach"、
    Christian Schuldt、Ivan Laptev、Barbara Caputo；Proc. ICPR'04、ケンブリッジ、英国。
    "Local Spatio-Temporal Image Features for Motion Interpretation"、
    Ivan Laptev；博士論文、2004年、Computational Vision and Active Perception Laboratory (CVAP)、NADA、KTH、ストックホルム
    "Local Descriptors for Spatio-Temporal Recognition"、
    Ivan LaptevとTony Lindeberg；ECCVワークショップ「Spatial Coherence for Visual Motion Analysis」
    "Velocity adaptation of space-time interest points"、
    Ivan LaptevとTony Lindeberg；Proc. ICPR'04、ケンブリッジ、英国。
    "Space-Time Interest Points"、
    I. LaptevとT. Lindeberg；Proc. ICCV'03、ニース、フランス、pp.I:432 - 439。
連絡先
    Ivan Laptev ＜laptev at nada.kth.se＞
    Barbara Caputo ＜laptev at nada.kth.se＞