摘要：虚拟剧场表演数据集是一个面向虚拟演员行为建模、多模态情绪识别与沉浸式戏剧研究的结构化表演数据集，共包含 5,000 条演员表演记录。
数据集概述
虚拟剧场表演数据集是一个面向虚拟演员行为建模、多模态情绪识别与沉浸式戏剧研究的结构化表演数据集，共包含 5,000 条演员表演记录。数据同时记录演员的身体动作、面部位置、语音特征以及社交互动信息，用于描述虚拟剧场环境中的综合表演状态。目标变量包括 Emotion、Intensity、Gesture_Type 和 Interaction，分别表示演员的情绪类别、表达强度、动作类型以及互动方式，可用于研究不同感知模态与表演结果之间的关系。
数据结构与关键特征
该数据集主要由动作空间特征、面部/注视特征、音频特征和社会互动特征构成。动作特征包括头部 Head_X/Y、左右手 Hand_L_X/Y、Hand_R_X/Y 等坐标，可反映演员姿态和肢体动作；眼部坐标 Eye_L_X/Y 用于描述面部或视线相关变化；音频部分包含 Pitch 和 Energy，分别反映语音音高和声音能量；Proximity 表示演员与其他角色之间的距离，可作为社会互动强度的重要线索。目标标签中，Emotion 包括 Happy、Sad、Angry、Neutral，Intensity 为0–1连续值，Gesture_Type 包括 Wave、Point、Sit、Stand，Interaction 包括 Initiate、Respond 和 Ignore。
应用价值与研究方向
该数据集适用于虚拟演员动作识别、情绪分类、表演强度估计、手势识别和社交互动建模等任务。研究人员可以采用随机森林、XGBoost 等方法处理结构化特征，也可以利用 LSTM、GRU、Transformer 等模型学习动作与语音的时序关系，并通过多模态融合方法联合分析姿态、语音和社交距离。进一步可研究情绪驱动角色动画、虚拟演员行为生成、沉浸式戏剧交互、数字人表演控制、角色间社会行为预测以及VR/元宇宙中的实时表演系统。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
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-483
文件大小：1.4G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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