手势识别数据集

面向终身学习手势识别训练研究，基于罗技C920摄像头采集，基于室内场景录制了3133条多目标手势交互视频。为了覆盖多目标手势场景，视频包含的平均人数大于2，时长不低于5 s。本文对每个视频人工标注了交互人ID、边界框(左上角+右下角点坐标)、手势动作起始时间戳、手势类别；共包含17类手势，其中9类为静态手势(比嘘、OK、鼓励、双手点赞、单手点赞、停止、比心、竖中指、拜年)，8类为动态手势(双手左右挥手、单手左右挥手、左挥手、右挥手、上挥手、下挥手、食指顺时针旋转、食指逆时针旋转)，数据量930MB。该数据集支撑了软著《服务全民终身学习的数字化智能体系统(一体机终端版)》、专利《手势识别方法、装置、设备及存储介质》。
该数据集未来可用于开发和训练多目标手势识别算法，特别是在复杂交互场景下的手势识别性能优化。研究人员可以利用该数据集验证模型在多目标环境中的表现，从而提升手势识别系统的准确性和鲁棒性。此外，该数据集还可用于教育技术领域的研究，帮助开发智能教学交互系统，实现多人场景下的自然手势交互，提升在线教学的互动性和效率。
对于手势识别领域的研究，该数据集提供了多目标手势交互视频，涵盖了丰富的静态和动态手势类别，并包含详细的标注信息。它的发布将推动手势识别技术在教育领域的应用，促进相关算法的改进和优化。