1.GAMING DATASETS——G3D
游戏动作数据集，该数据集包含10个受试者进行20个游戏动作:右拳、左拳、右拳、左拳、防守、高尔夫球挥拍、网球挥拍、网球发球、投球、瞄准和射击、行走、跳跃、爬坡、蹲伏、驾驶汽车、挥手、拍打和鼓掌。
2.UTKinect-Action3D Dataset
有10种动作类型:走路，坐下，站起来，捡起，抬起来，扔，推，拉，挥手，拍手。有10个实验对象，每个实验对象执行每个动作两次。记录了三种通道:RGB、深度和骨架节点位置。
3.FLORENCE 3D ACTIONS DATASET
它包括9个活动:挥手、喝瓶酒、接电话、鼓掌、系紧鞋带、坐下、站起来、看手表、鞠躬。10名受试者被要求执行上述动作2-3次。
MSR-Action3D数据集包含20个动作:高臂波、水平臂波、锤、手抓、向前冲、高抛、画x、画勾、画圆、手拍、双手波、侧拳、弯、前踢、侧踢、慢跑、网球挥杆、网球发球、高尔夫挥杆、拾取、拾取、扔。有10个实验对象，每个实验对象要做2到3次动作。总共有567个深度图序列。
5.NTU RGB+D Action Recognition Dataset
NTU RGB+D行动识别数据集包含了56,880个包含RGB视频、深度图序列、3D骨骼数据和每个样本的红外视频动作。这个数据集被3个微软Kinect v2相机同时捕获。RGB视频的分辨率为1920x1080，深度图和IR视频均为512x424，三维骨骼数据包含每一帧的25个主要身体关节的三维位置。