ML2HP
基于计算机视觉的手部姿态识别是人机交互设计中一个引人入胜的组成部分。它能够识别和理解手部配置与运动。这一领域可置于更广泛的人类活动识别背景下，其中基于视觉的方法已引起重大研究兴趣。这些方法旨在通过视觉数据理解和解释人类行为动作。具体而言，手部姿态识别应用场景多样，涵盖虚拟现实、增强现实、手语识别和基于手势的交互界面。其核心目标是弥合人类沟通方式与数字系统之间的鸿沟，通过自然手势实现用户与技术间的无缝交互。
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数据集元信息
| 维度 | 2D |
| 模态 | multimodal |
| 任务类型 | classification |
| 解剖结构 | 手部 |
| 解剖区域 | 手部 |
| 类别数 | 17 |
| 数据量 | 714,000 |
| 文件格式 | .bmp, .csv |
文件结构
MultiViewLeap2_Dataset/
├── subjects_info.csv
├── 001/
│ ├── Right_Hand/
│ │ ├── OpenPalm/
│ │ │ ├── Horizontal/
│ │ │ │ ├── hand_properties.csv
│ │ │ │ └── images/
│ │ │ │ ├── 001_left.bmp
│ │ │ │ ├── 001_right.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ └── 1000_left.bmp
│ │ │ ├── Vertical/
│ │ │ │ ├── hand_properties.csv
│ │ │ │ └── images/
│ │ │ │ ├── 001_left.bmp
│ │ │ │ ├── 001_right.bmp
│ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ └── 1000_left.bmp
│ │ ├── ClosedFist/
│ │ ├── One/
│ │ ├── Two/
│ │ └── ...
│ └── Left_Hand/
│ └── ...
├── 002/
│ └── ...
...
└── 021/
└── ...图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | - |
- |
| 中位值 | - |
- |
| 最大值 | - |
- |
引用
@article{gil2024dual,
title={Dual Leap Motion Controller 2: A Robust Dataset for Multi-view Hand Pose Recognition},
author={Gil-Mart{\'\i}n, Manuel and Marini, Marco Raoul and San-Segundo, Rub{\'e}n and Cinque, Luigi},
journal={Scientific Data},
volume={11},
number={1},
pages={1102},
year={2024},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}