12、基于热成像的手部姿态、左右撇和关键点同时预测技术解析

基于热成像的手部姿态、左右撇和关键点同时预测技术解析

1. 数据集介绍

为了训练和验证模型，我们收集了一个定制的热成像数据集，以下是该数据集的详细信息：
- 数据收集 ：使用 Sierra Olympic Viento - G 热成像相机，从 24 名用户处收集数据。每位用户以 30fps 的帧率，用左右手做出 10 种不同的手势。所有数据在室内（温度在 65°F 到 70°F 之间）采集，并存储为 16 位、640 × 480 的 TIFF 图像序列。相机固定在木制支架上，向下聚焦在桌子上，用户需将手掌朝向桌面，手背朝向相机。总共收集了 59,296 帧图像，其中左手帧 29,206 个，右手帧 30,090 个。数据集信息总结如下表：
|手势|G1|G2|G3|G4|G5|G6|G7|G8|G9|G10|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|左手训练|4780|4700|4630|4520|5510|5390|4620|4570|4668|4938|
|左手测试|970|1120|1120|1110|1120|1120|1090|1100|1120|1100|
|左手总计|5750|5820|5750|5630|6630|6510|5710|5670|5788|6038|
|右手训练|23636|24690|/|/|/|/|/|/|/|/|
|右手测试|5570|5400|/|/|/|/|/|/|/|/|
|右手总计|29206|30090|/|/|/|/|/|/|/