美国手语识别视频关键帧数据分析数据集AmericanSignLanguageVideoKeyframeDataAnalysis-dschettler8845
数据来源：互联网公开数据
标签：手语识别, 姿态估计, 关键帧提取, 计算机视觉, 机器学习, 深度学习, 行为识别, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自美国手语（ASL）视频的数据，记录了手语视频的关键帧信息，主要用于手语识别模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据文件命名和内容推测为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国手语视频，可能涵盖不同地区的手语使用者。
数据维度：数据集包括关键帧的路径信息、参与者ID、序列ID、手语动作标签（sign）、关键帧的起始帧和结束帧、总帧数、面部、姿态、左右手关键点数量及缺失值数量，以及关键点坐标的边界框信息（x_min, x_max, y_min, y_max, z_min, z_max），部分数据还包含额外的标签信息，如sign_val, hand, fold_split, fold。
数据格式：数据以CSV和Parquet格式提供，其中CSV文件包含结构化的关键帧信息，如extended_train.csv和extended_new.csv；Parquet文件（如1004211348.parquet）可能包含更详细的关键点坐标数据。
来源信息：数据来源于公开的ASL视频数据集，经过预处理，提取了关键帧信息，并进行了特征标注。
该数据集适合用于手语识别、姿态估计、行为识别等研究，以及数据建模、机器学习和深度学习等技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于手语识别、人机交互、计算机视觉等领域的研究，如手语动作分类、关键点检测、手势识别等。
行业应用：可以为智能手语翻译系统、手语教学辅助工具、无障碍沟通技术等提供数据支持。
决策支持：支持手语翻译技术的产品开发和优化，帮助提升用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解手语识别技术。
此数据集特别适合用于探索手语视频的关键帧特征，训练手语识别模型，并评估不同算法的性能，以实现手语的自动化识别与翻译。
