VECSL|手语翻译数据集|数据集数据集

VECSL数据集是由安徽大学计算机科学与技术学院创建的一个大规模的多模态手语翻译数据集，包含15676个RGB-Event样本，覆盖2588个汉字。该数据集在不同的室内外环境、多个角度、不同的光照条件和相机运动中收集样本，反映了实际场景中的关键挑战。数据集分为训练集、验证集和测试集，能够有效支持多模态手语翻译任务的研究。

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数据集介绍

构建方式

Event-CSL数据集的构建基于高清晰度的事件流技术，通过使用Prophesee EVK4-HD事件相机，捕捉了14,827个视频样本。这些样本涵盖了多种室内外场景，包括不同的视角、光照强度和相机运动。数据集包含14,821个手语词汇和2,544个中文词汇，旨在为手语翻译研究提供一个全面且多样化的基准。

特点

Event-CSL数据集的主要特点在于其高分辨率的事件流数据，这使得它在低光照和快速运动条件下仍能保持良好的性能。此外，由于事件流的稀疏性，该数据集在保护目标人物隐私方面表现出色。数据集的多样性和广泛性使其成为手语翻译领域的一个重要资源。

使用方法

Event-CSL数据集可用于训练和评估手语翻译模型。研究者可以通过访问数据集的GitHub仓库获取数据，并使用提供的基准模型进行实验。数据集的多样性使得模型能够在不同场景下进行测试，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，数据集还提供了详细的文档和代码示例，帮助研究者快速上手并进行相关研究。

背景与挑战

背景概述

随着深度学习的迅速发展，人工智能（AI）在辅助残障人士领域的应用日益受到关注，其中手语翻译（SLT）作为核心任务之一，旨在通过将手语视频转换为自然语言文本来促进聋哑人与非手语使用者之间的沟通。传统基于可见光视频的SLT方法易受光照、快速手部运动和隐私泄露等因素的影响。为此，Xiao Wang等研究人员于2024年提出利用高清晰度事件流进行SLT，有效缓解了上述问题。该研究团队来自安徽大学、奇渊实验室、北京理工大学、鹏城实验室和哈尔滨工业大学（深圳），他们共同创建了名为Event-CSL的高分辨率事件流手语数据集，填补了该研究领域的数据空白。该数据集包含14,827个视频、14,821个词汇和2,544个中文词汇，采集于多种室内外场景，涵盖多个角度、光照强度和摄像机运动。

当前挑战

Event-CSL数据集的构建面临多重挑战。首先，事件流数据的高动态范围和密集时间信号特性要求在低光照和运动模糊条件下仍能保持良好的性能。其次，由于事件流的稀疏空间特性，如何在保护目标人物隐私的同时，确保手语动作的完整性和准确性是一大难题。此外，数据集的多样性和复杂性增加了模型训练的难度，需要开发新的算法来有效处理这些复杂场景。最后，事件流数据的处理和分析需要高效的计算资源和优化的算法，以确保实时性和准确性。这些挑战不仅涉及技术层面的创新，还要求跨学科的合作和深入研究。

常用场景

经典使用场景

在人工智能辅助残疾领域，手语翻译（SLT）是一个核心任务。传统的SLT基于可见光视频，容易受到光照、快速手部运动和隐私泄露等因素的影响。Event-CSL数据集通过使用高清晰度的事件流进行SLT，有效缓解了上述问题。事件流具有高动态范围和密集的时间信号，能够很好地抵抗低光照和运动模糊。此外，由于其在空间上的稀疏性，有效保护了目标人物的隐私。

解决学术问题

Event-CSL数据集解决了传统SLT方法在光照变化、快速手部运动和隐私保护方面的常见问题。通过引入高清晰度事件流，该数据集为研究人员提供了一个更为鲁棒和隐私友好的SLT基准。这不仅推动了SLT技术的发展，还为相关领域的研究提供了新的方向和可能性。

衍生相关工作

基于Event-CSL数据集，许多相关工作得以展开，包括但不限于事件流处理算法、手语识别模型和跨模态数据增强技术。例如，研究人员提出了基于事件流的视觉对象跟踪方法和动态视觉传感器的人类活动识别技术。这些工作不仅丰富了事件流在计算机视觉中的应用，还为SLT领域的进一步研究提供了坚实的基础。