人体动作识别手势数据集HumanActionRecognitionHandGestureDataset-ivanfauzifaridyan
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别, 手势识别, 计算机视觉, 机器学习, 行为分析, 数据集, 模式识别, 图像处理
数据概述：
该数据集包含来自多种来源的人体手势动作数据，记录了不同手势的数值信息，适用于手势识别和动作分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态手势数据。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，是针对通用手势行为的记录。
数据维度：数据集中每个样本包含8个特征值，具体特征字段为：-13082, -492943, -1036146, -12511341, -10719717, -16744836, -1806291, -1159241。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件名示例为：ivangenggam20kanancsv, ivanbuka10kanancsv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集或实验，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于人体动作识别、手势识别和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于计算机视觉、机器学习等相关领域的学术研究，如手势识别算法的开发与优化、人体行为分析等。
行业应用：可以为智能交互、虚拟现实、人机交互等领域提供数据支持，如手势控制、游戏交互等。
决策支持：支持智能监控系统中的行为分析与异常检测，例如识别危险动作。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解和实践手势识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同手势的特征表示和分类方法，从而提升手势识别的准确性和鲁棒性，实现人机交互的智能化。
