手语视频姿态识别数据集SignLanguageVideoPoseRecognitionDataset-zahrahdgh
数据来源：互联网公开数据
标签：手语识别, 姿态识别, 计算机视觉, 机器学习, 视频分析, 数据标注, 手语, 动作捕捉
数据概述：
该数据集包含来自zahrahdgh-datafilterf项目的手语视频数据，记录了手语动作的姿态信息，用于手语识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态视频片段数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球手语研究与应用。
数据维度：数据集包含多个字段，如gloss（手语词汇）、instance_id（实例ID）、video_id（视频ID）、split（数据集划分，train/val/test）、x_min、y_min、x_max、y_max（边界框坐标）、fps（帧率）、frame_start、frame_end（帧起始与结束）、signer_id（手语者ID）、variation_id（变体ID）。
数据格式：CSV格式，包含wlas_df_result_filtered.csv、train_data.csv、val_data.csv、test_data.csv四个文件，便于数据处理与分析。数据已进行标注与分割，方便模型训练与评估。
该数据集适合用于手语识别、动作捕捉、姿态估计等相关研究与应用。
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：适用于手语识别、手语翻译、人机交互等领域的研究，例如基于视频的手语动作分析、手语词汇语义理解等。
行业应用：为手语翻译系统、手语学习软件、智能助听设备等提供数据支持，促进手语技术的商业化应用。
决策支持：支持手语教学、手语评估、康复治疗等领域的决策与策略制定。
教育和培训：作为手语识别、计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，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动作与词汇之间的关系，以及构建高效的手语识别模型，从而促进手语技术的进步与应用。
