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11k_Hands

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魔搭社区2026-05-03 更新2024-08-31 收录
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displayName: 11k Hands labelTypes: [] license: - 11k_Hands Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1711.04322v9.pdf publishDate: "2019-01-01" publishUrl: https://sites.google.com/view/11khands publisher: - York University - Assiut University tags: [] taskTypes: - 3D Hand Pose Estimation - Object Detection --- ## 简介 11k Hands 数据集,包含 190 名受试者的 11,076 张手部图像(1600 x 1200 像素),年龄在 18 至 75 岁之间。 每个受试者都被要求张开和合上右手和左手的手指。 每只手都从背侧和手掌侧拍摄,背景为均匀的白色,并放置在距相机大致相同的距离处。 每个图像都有一个元数据记录,其中包括:(1)主体ID,(2)性别,(3)年龄,(4)肤色,以及(5)捕获的手的一组信息,即。 右手或左手、手侧(手背或手掌)以及指手图像是否包含配件、指甲油或不规则的逻辑指示符。 拟议的数据集包含大量具有更详细元数据的手部图像。 该数据集是免费的,可用于合理的学术合理使用。 ## 引文 ``` @article{afifi201911k, title={11K Hands: Gender recognition and biometric identification using a large dataset of hand images}, author={Afifi, Mahmoud}, journal={Multimedia Tools and Applications}, volume={78}, number={15}, pages={20835--20854}, year={2019}, publisher={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

显示名称:11K Hands 标签类型:无 许可证:11K Hands自定义许可 媒体类型:图像 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1711.04322v9.pdf 发布日期:2019-01-01 发布页面:https://sites.google.com/view/11khands 发布机构:约克大学(York University)、艾斯尤特大学(Assiut University) 标签:无 任务类型:3D手部姿态估计(3D Hand Pose Estimation)、目标检测(Object Detection) --- ## 简介 11K Hands数据集共收录190名受试者的11076幅手部图像(分辨率为1600×1200像素),受试者年龄跨度为18至75岁。所有受试者均被要求完成左右手手指的张合动作。每只手均从背侧与掌侧两个视角拍摄,背景采用均匀纯白,且所有手部与相机的拍摄距离保持一致。每幅图像均附带元数据记录,包含以下内容:(1) 受试者ID;(2) 性别;(3) 年龄;(4) 肤色;(5) 手部相关信息,包括左右手类型、拍摄视角(手背侧或手掌侧),以及该手部图像是否存在配饰、指甲油或手部形态异常的逻辑标记。本数据集收录了大量带有详尽元数据的手部图像,免费开放且可用于合理的学术用途。 ## 引文 @article{afifi201911k, title={11K Hands: Gender recognition and biometric identification using a large dataset of hand images}, author={Afifi, Mahmoud}, journal={Multimedia Tools and Applications}, volume={78}, number={15}, pages={20835--20854}, year={2019}, publisher={Springer} } ## 数据集下载 :modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-06-29
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
11k_Hands是一个包含11,076张手部图像的数据集,涵盖190名不同年龄、性别的受试者,每张图像附带详细元数据,适用于3D手部姿态估计和物体检测研究。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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