手势识别扩展训练数据集-2023-dschettler8845
数据来源：互联网公开数据
标签：手势识别,深度学习,训练数据,坐标数据,关键点检测,身体部位
数据概述：
本数据集包含用于手势识别任务的扩展训练数据，数据来源于Parquet文件。数据集包含了每个训练序列的关键元数据，包括起始帧、结束帧、总帧数、脸部关键点数、姿态关键点数、左/右手掌关键点数以及三维坐标边界值等信息。每个序列中始终包含相同的关键点，具体如下：
- 右手：21个关键点
- 左手：21个关键点
- 姿态：33个关键点
- 面部：468个关键点
训练序列的起始帧范围从0到484，平均值约为30；结束帧范围从1到499，平均值约为67；序列长度范围从2帧到500帧，平均长度约为37.5帧。关键点计数信息在每个示例中保持一致，因此未在数据集中保留。
数据集中的三维坐标边界值如下：
- X轴最小值：-0.783230，最大值：1.769324，平均值：1.102258
- Y轴最小值：-3.323472，最大值：0.130991，平均值：-0.257546
- Z轴最小值：-6.145387，最大值：4.440103，平均值：1.817878
数据用途概述：
该数据集适用于手势识别模型的训练与评估、关键点检测算法的研发、三维坐标数据处理等应用场景。研究者可利用此数据集进行数据增强、特征提取、模型验证等工作；开发人员可用作手势识别应用的研发依据；教育机构可作为教学资源，帮助学生理解手势识别技术及其在实际应用中的实现。
