Nexdata/Sign_Language_Gestures_Recognition_Data|手语识别数据集|计算机视觉数据集

180,718张图片 - 手语手势识别数据。数据多样性包括多种场景、41种静态手势、95种动态手势、多种拍摄角度和多种光照条件。在数据标注方面，标注了21个关键点、手势类型和手势属性。该数据集可用于手势识别和手语翻译等任务。

原始信息汇总

数据集概述

数据集规模

• 包含180,718张图像。

数据多样性

• 涵盖多种场景。
• 包括41种静态手势和95种动态手势。
• 涉及多种拍摄角度和光照条件。

数据标注

• 标注了21个地标点。
• 标注了手势类型和手势属性。

应用领域

• 适用于手势识别和手语翻译等任务。

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数据集介绍

构建方式

Nexdata/Sign_Language_Gestures_Recognition_Data数据集的构建，采取了在多样化场景下捕捉手语手势的方式，包含静态与动态手势，以及不同的拍摄角度和光线条件。数据集的构建过程中，对每个手势进行了详尽的标注，包括21个标记点、手势类型及属性，旨在为手势识别和手语翻译等任务提供精确的训练数据。

特点

该数据集的特点在于其数据的多样性，涵盖了180,718张图片，其中包括83,013张静态手势图片和97,705张动态手势图片。数据集的人口分布均衡，包含了亚洲不同性别和年龄层次的人群。此外，数据集在室内外多种场景下收集，确保了手势识别算法的泛化能力。

使用方法

使用Nexdata/Sign_Language_Gestures_Recognition_Data数据集时，用户可以直接利用.jpg格式的图片数据进行模型训练，同时.json格式的标注文件提供了详细的标注信息。数据集的商用许可为cc-by-nc-4.0，便于研究者在遵守许可协议的前提下，进行手势识别相关的研究与开发工作。

背景与挑战

背景概述

Nexdata/Sign_Language_Gestures_Recognition_Data数据集，诞生于对听障人士沟通方式的理解与支持的需求，由Nexdata团队精心构建。该数据集汇集了180,718张图像，涵盖了41种静态手势和95种动态手势，跨越多种场景、摄影角度及光线条件，旨在推动手势识别和手语翻译研究的发展。自推出以来，该数据集在计算机视觉与人机交互领域产生了广泛影响，为相关研究提供了宝贵资源。

当前挑战

该数据集在构建与应用过程中面临的挑战主要包括：如何在高多样性（包括场景、手势类型、摄影角度及光线条件）的图像中保持标注的精确性；如何确保跨不同种族、性别和年龄分布的用户在数据集中得到均衡代表；以及如何在静态与动态手势识别任务中，实现高精度的手势关键点定位。这些挑战对于提高数据集的实用性和研究价值至关重要。

常用场景

经典使用场景

在研究领域中，Nexdata/Sign_Language_Gestures_Recognition_Data数据集因其丰富的手势类别和多样的场景设置，成为了手势识别任务中的经典资源。研究者们通常利用该数据集进行机器学习和深度学习模型的训练，以实现对静态和动态手势的精确识别，进而推动手语识别与翻译技术的发展。

解决学术问题

该数据集解决了手语交流中的手势分类与识别问题，为听障人士与健听人士之间的交流提供了技术支持。它不仅提高了手势识别的准确性，还通过多样的人群、场景和光照条件，增强了模型的泛化能力和鲁棒性，为学术研究提供了可靠的数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者们已经开展了一系列相关工作，如手语识别算法的改进、跨模态信息处理的探索，以及结合自然语言处理技术的手语翻译系统研发，这些都进一步拓展了手语识别领域的研究深度和广度。