手语识别与非线性矩阵分解数据集SmithISLNMFv1Dataset-robertgsmith
数据来源：互联网公开数据
标签：手语识别，非线性矩阵分解，数据集，机器学习，数据挖掘，计算机视觉，模式识别，人工智能
数据概述： 该数据集由Smith团队提供，专注于手语识别领域，并应用非线性矩阵分解（NMF）技术进行处理。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的不同手语表达场景，包括美国手语（ASL）和国际手语（ISL）。
数据维度：数据集包括手语动作的视频片段、对应的文本描述、动作分类标签、时间序列数据等。视频片段经过预处理，适用于计算机视觉和机器学习任务。
数据格式：数据提供为CSV格式和视频文件格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Smith团队的手语识别研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于手语识别、计算机视觉及非线性矩阵分解等领域，特别是在手语分类、动作识别及特征提取任务中具有重要应用价值。
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、计算机视觉研究，如手语动作分类、特征提取等。
行业应用：可以为教育、医疗、辅助技术等行业提供数据支持，特别是在手语翻译、无障碍交流等方面。
决策支持：支持手语识别技术的优化与改进，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解手语识别与特征提取技术。
此数据集特别适合用于探索手语识别算法，帮助用户实现手语动作分类、特征提取和识别精度提升等目标，促进手语识别技术的进步和应用。
