早在语言出现之前,人类就习惯使用肢体和手势,这种近乎本能的沟通方式来互相交流。
而提到手势识别,小编最先想到了《钢铁侠》里的那位傲娇多金的学霸总裁。在实验室里打造铁甲战衣时,他的手在半空中任意转动,抓、拿、拨动,而那件充满黑科技的盔甲便在空中随着手的不断动作应运而生,简直不要太炫酷了。
当然这种场景目前还只能在电影特效里看到,但这种技术已经离人们的生活不远了:智能家居——回到家,你不用担心找不到开关,挥挥手就能开灯、开窗、或电视、音响;智能驾驶——驾车时,你用不着腾出手去拿手机,敲敲指头就可以接电话……虚拟现实、智能手机、手机娱乐让手势识别技术有了一个更好的依托平台。
在机器被发明之后,手势具备的键盘、鼠标、触屏等交互方式所无法替代的天然优势,可以让人们无需接触就可以操控设备。手势识别可以被视为计算机理解人体语言的方式,从而在机器和人之间搭建更丰富的桥梁。
目前主要采用的是深度学习的方式进行手势识别,这就需要大量的数据去训练机器看懂人的手势。比如,我们采取21点标注法,这是现在手势识别普遍采用的标注方法,即将一只手的骨架进行21个关键点的标注,用来生成手部训练数据的标签。
AI 时代,手势识别交互方式的加入,让我们与机器有了更多互动的可能。虽然目前手势识别还处在行业早期阶段,但可以预见的是,手势交互是未来人机交互必不可少的一部分。
数据堂作为深耕于AI数据领域近10年的人工智能数据服务提供商,一直致力于为全球人工智能企业提供专业的数据服务,现阶段数据堂自主研发的数据集产品已达到2000TB,45000套数据。其中,行业内高标准的手势识别训练数据——【18种手势识别数据】广受重视和好评。
314,178张 18种手势识别数据
数据介绍:
总数据量314,178张,是数据堂手势识别数据库中的一部分。室内室外多场景拍摄,手机采集,正面、斜视、俯视、仰视多角度拍摄,男女比例均匀,左右手比例1:1,21关键点标注,经过专业标注人员标注,并通过严格质量检验。高精度要求,按关键点为单位,标注准确率 97%以上,是行业内高标准的手势识别数据。
数据规格:
数据量:314,178 张 18 种手势识别数据
采集环境:包括室内场景(背景杂乱),室外场景(例如自然景观、路别街景、广场、建筑物附近等)
采集设备:手机前置摄像头,手机后置摄像头
手机厂商:苹果、华为、三星、小米、oppo、vivo 等
光照分布:室内&室外:暗光、正常、较明
拍摄角度:正面,斜视(左、右),俯视,仰视
性别分布:男女比例基本均匀
左右手:除双手手势外,单手手势左右手比例约为 1:1
标注内容 :
手部 21 关键点标注,标注样例如下:
质量要求 :
精度要求:点位置误差区间 x,y 方向均为 3 个像素内,超过三个像素记为错误标注
关键点标注准确率:按关键点为单位,标注准确率 97%以上
应用场景:
手势识别、无触碰感知
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