手势动作在人机交互识别有着很大的影响｜数据堂

手势动作数据集是机器学习和计算机视觉领域中的重要研究方向，它可以用于训练和测试手势识别、动作检测和人机交互等方面的算法和模型。手势动作数据集的质量和规模对于算法的性能和泛化能力有很大的影响，因此建立一个高质量的手势动作数据集是非常必要的。

在过去的几年里，已经有许多手势动作数据集被公开发布，这些数据集包含了不同的手势和动作，涵盖了各种应用场景和领域。其中一些数据集是针对特定任务和应用而设计的，例如手语识别、手势控制、人体姿态估计等等。而另一些数据集则是通用的，包含了多个手势和动作，并且可以用于不同的任务和应用。

举例来说，UCF101是一个通用的手势动作数据集，它包含了101个不同的动作类别，每个类别包含了大约100到300个视频样本，涵盖了各种体育、日常生活、音乐和电影等场景。而在手语识别领域，ASL Finger Spelling Dataset是一个经典的数据集，它包含了26个手指拼写手语字母的动作，每个字母包含了数百个视频样本，涵盖了不同的人种和手势姿势。

数据堂针对智能家居场景自研多套优质训练数据集，可应用于语音交互、语音控制、手势控制、异常行为检测等任务。更是得到了广大公司的青睐，该数据包含3D人脸识别数据， 200人唤醒词手机采集语音数据，559460段50种动态手势识别数据，8643张14类异常图像视频数据等，让智能家居产品更理解主人需求，人机沟通更加智能化。