手势识别三维坐标数据集3DHandGestureRecognitionCoordinates-cosimani
数据来源：互联网公开数据
标签：手势识别, 计算机视觉, 三维坐标, 深度学习, 姿态估计, 动作捕捉, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自cosimani项目的手势数据，记录了手部关键点的三维坐标信息，用于手势识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态手势姿态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，理论上适用于各种环境下的手势识别应用。
数据维度：数据集的核心是手部关键点的三维坐标数据，每个关键点包含X、Y、Z三个维度信息。数据中包含21个关键点，每个关键点都有对应的x, y, z坐标，共计63个特征。此外，数据集中还包含了手势类别标签。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名例如“9_gestos_testcsv-1/9_gestoscsv-1/9_gestos_externos_testcsv”，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于cosimani项目，该项目致力于手势识别相关研究。
该数据集适合用于手势识别、三维姿态估计、动作捕捉等领域的研究与应用。
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：适用于计算机视觉、人工智能、人机交互等领域的学术研究，例如手势识别算法的开发与评估、三维手部姿态重建等。
行业应用：可以为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、游戏、智能家居等行业提供数据支持，用于手势控制、动作捕捉等应用。
决策支持：支持手势识别相关的产品开发与优化，提升用户交互体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解手势识别原理，进行模型训练与实践。
此数据集特别适合用于探索手势的几何特征，以及手部关键点坐标与手势类别之间的关系，帮助用户构建手势识别模型，实现人机交互的智能化。
