手势识别技术是一种通过计算机视觉和人工智能技术来分析和识别人类手势动作的技术。它主要利用传感器、摄像头等设备捕捉手势信息,然后通过算法对捕捉到的手势信息进行处理和分析,从而实现对手势的识别和判断。
手势识别技术可以分为两种类型:基于传感器的手势识别和基于视觉的手势识别。基于传感器的手势识别技术主要利用加速度计、陀螺仪等传感器来捕捉手势信息,并通过算法对捕捉到的手势信息进行分析和识别。而基于视觉的手势识别技术则利用摄像头捕捉手势信息,并通过计算机视觉和人工智能算法对捕捉到的手势信息进行分析和识别。
数据堂自制版权的系列数据集产品为“手势识别”这一技术路径的实现提供了强有力的支持。
1314,178张18种手势识别数据
314,178张18种手势识别数据涵盖多种场景、18种手势、5种拍摄角度、多年龄段、多种光照条件。在标注方面,标注21关键点(每个关键点有可见不可见属性)、手势类别和手势属性。314,178张18种手势识别数据可用于手势识别、人机交互等任务。
手势识别技术已经广泛应用于各个领域,如人机交互、虚拟现实、智能家居、医疗健康等。在人机交互方面,手势识别技术可以实现更加自然、直观的人机交互方式;在虚拟现实方面,手势识别技术可以用于构建虚拟现实场景,让用户更加真实地感受到虚拟世界的存在;在智能家居方面,手势识别技术可以用于控制家庭智能设备,实现更加便捷的家庭智能化管理;在医疗健康方面,手势识别技术可以用于评估患者康复情况,辅助患者进行康复训练。
审核编辑黄宇
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