AnyHand是由加州大学圣地亚哥分校等机构联合开发的大规模合成RGB-D手势数据集，包含660万条数据，涵盖单手势和手物交互场景。该数据集通过程序化生成方式构建，整合了47,438种手部形状参数、DPoser-Hand姿态先验模型以及Handy高保真纹理库，并引入SMPLitex前臂纹理和HDR环境光照以提升真实感。其核心价值在于提供完美对齐的深度信息与几何标注，突破了真实数据集在遮挡、视角多样

arXiv2026-03-27 更新510

HO-3D

计算机视觉

手势识别

具有手和对象的 3D 姿势注释的手对象交互数据集。该数据集包含来自总共 68 个序列的 66,034 个训练图像和 11,524 个测试图像。这些序列在多摄像头和单摄像头设置中捕获，包含 10 个不同的主体，从 YCB 数据集中操纵 10 个不同的对象。注释是使用优化算法自动获得的。测试集的手势注释被保留，测试集上算法的准确性可以使用 CodaLab 挑战提交（参见项目页面）通过标准指标进行评估。

OpenDataLab2026-07-12 更新2670

OakInk

计算机视觉

手势识别

OakInk包含OakInk图像和OakInk形状数据集。 OakInk图像包含230K个图像帧，总共捕获12个对象，与32个类别的100个对象进行多达5个面向意图的交互。对象姿势是从MoCap系统捕获的，而MANO手姿势是从2D关键点注释中拟合的。基于现实世界人类演示中的手对象姿势，我们通过一种新颖的方法将现实世界对象上的手姿势转移到具有类似能力的虚拟对象: Tink。所有真实世界和转移的交互都

OpenDataLab2026-07-12 更新1160

SFH-Dataset

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