Advertisement

包含16种手势动作的肌电数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含了16种不同手势的动作识别肌电信号，旨在为上肢假肢控制和康复工程提供高质量的数据支持。 肌电信号数据集包含16种手势动作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 包含16种手势动作的肌电数据集
    优质
    本数据集包含了16种不同手势的动作识别肌电信号，旨在为上肢假肢控制和康复工程提供高质量的数据支持。 肌电信号数据集包含16种手势动作。
     
  • 包含8种不同手势的手势数据集
    优质
    本数据集包含了八种不同的手势，旨在为手语识别和人机交互研究提供丰富的训练与测试资源。 我们有一个包含2000张图片的手势数据集，每类手势的图片数量在100到500张之间不等。这些图像是由我的家人和朋友拍摄的，并且涵盖了8种不同的手势类型。所有图像尺寸均为207x207像素。
     
  • myo-readings-dataset：涵盖多种手腕手势的Myo臂章肌电图数据集
    优质
    myo-readings-dataset 是一个包含丰富手腕动作信号的数据集，专为使用 Myo 臂环设备收集的肌电图（EMG）设计，适用于机器学习和模式识别研究。 肌读数据集腕部冬眠包含了弯曲、伸展、径向偏移、尺骨偏移、内旋、旋后以及拳头手势的Myo臂章肌电图读数数据。项目结构中，所有读数位于_readings文件夹下，每个记录会话包含一个单独的文件夹。每个会话文件夹里有多个文件，对应于不同的手腕动作，这些文件命名为
     
  • EMG1_基于肌电的手势识别_肌肉电信号分析_肌电与手势识别_
    优质
    本研究探讨了通过解析肌肉电信号进行手势识别的技术，旨在开发更自然的人机交互方式。着重于优化肌电传感器数据处理算法，提高手势识别精度和响应速度。 我们采用了一种测试方法，在标签被识别达到预设阈值后，使用人工神经网络分类器来辨识手势。实验过程中收集了12名受试者的表面肌电信号数据，并利用每位参与者提供的五个不同手势评估我们的模型性能。结果显示平均准确率为98.7%，响应时间中位数为227.76毫秒，仅占完成一个完整手势所需时间的三分之一左右。因此，模式识别系统可以在实际的手势动作结束前就成功地辨认出手势类型。
     
  • YOLO手势数据集，包括XML和TXT文件，涵盖18种手势
    优质
    这是一个包含18种不同手势的YOLO格式数据集，内含详细的标注信息，以XML和TXT文件形式提供，适用于手势识别研究。 Yolov5手势检测结合PyQt5框架实现目标检测功能，并支持深度学习网络优化及模型定制。该项目已训练完成并能识别18种手势，同时可根据需求定制使用Yolov7或Yolov8版本。 主要特点包括： - 支持多种物体的检测，如车辆、树木、火焰等； - 可根据具体应用场景添加更多目标类别，例如人员、安全帽、烟雾以及情绪和口罩佩戴情况等； - 提供Python环境支持，在PyCharm或Anaconda中使用方便安装相关库包。 如果在软件开发过程中遇到任何问题，请随时与我们联系。对于无法解决的包安装难题，若三天内仍未成功解决问题，则可以申请退款处理。
     
  • 包含0-10数字的手势识别数据集
    优质
    这是一个涵盖了从0到10所有数字的手势图像集合的数据集，旨在促进手势识别技术的研究与发展。 手势识别数据集包含从0到10的手势图像，每个类别都有上千张图片。该数据集分为训练集和验证集两部分，并适用于图像分类的入门学习。
     
  • 包含1至10手势的训练数据集
    优质
    这是一个包含了从一个手指到十个手指不同数量的手势图像的数据集，旨在用于机器学习和模式识别中的手部动作分析与分类。 手势识别是一种计算机视觉技术，它通过使用摄像头或其他传感器捕捉并解析人类手势来实现与设备的交互或传达指令。在特定的数据集中，重点在于1到10的手势，这表明该数据集旨在帮助机器学习算法理解并识别这些具体的手势。 训练数据通常包含大量图像或视频片段，每个都附有一个已知的手势标签。例如，在这个例子中，“4_11.png”可能表示一张与数字“4”的手势相关的图片，并且编号可能是捕获该手势时的时间戳或者序列号。每张图像是用于训练模型的一个样本，通过这些图像，算法可以学习不同手势的视觉特征，如形状、轮廓和动作轨迹等。 为了有效训练一个手势识别模型，首先需要对数据进行预处理步骤，例如灰度化、直方图均衡化以及去噪操作来提升图像质量并减少干扰信息。接着可利用边缘检测或霍夫变换等技术提取关键的视觉特征。随后可以采用支持向量机（SVM）、随机森林或者深度学习中的卷积神经网络（CNN）这类机器学习算法构建分类器。 在这些模型中，CNN因其在图像识别任务上的卓越性能而被广泛选用。它能够自动从输入图像中抽取特征，并通过多层处理逐渐抽象出更高级别的语义信息，比如手指的位置、角度和相对关系等复杂模式。 训练过程中，数据集会被划分为用于更新参数的训练集、调整超参数并防止过拟合的验证集以及评估模型泛化的测试集。通常使用准确率、召回率及F1分数这些指标来衡量模型性能。 完成训练后，该手势识别模型可以应用于智能家居控制、虚拟现实交互和智能汽车驾驶辅助等场景中。用户只需做出特定的手势动作，经过摄像头捕捉与解析处理便能实现无接触式操作，进而提高人机互动的效率及便捷性。 此数据集为开发能够理解和响应1到10手势的AI系统提供了基础支持。通过结合深度学习和计算机视觉技术的应用，我们有能力构建出识别人类手势并依据其执行相应指令的智能应用，从而推动了人机交互领域的革新与发展。
     
  • 包含0到5六个数字的手势识别数据集
    优质
    这是一个包含了从0到5六个手势的数据集，专为手势识别研究和开发而设计。每种手势都有大量样本，涵盖不同人群的手部姿势变化。 数据集包含0到5这六种数字的图片，并且已经进行了标注，共有434张图片。压缩包内还包括与这些图片对应的xml文件和txt文件。解密密码请通过邮件发送。
     
  • 基于YOLOv5的手势识别系统（包含手势识别数据集及训练代码）.txt
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统，包括定制的手势识别数据集和详细的训练代码，适用于快速部署与研究。 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用价值。本段落将基于YOLOv5构建一个能够识别包括one, two, ok在内的18种常见通用手势动作的手势识别目标检测系统。该系统的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99569，而mAP_0.5:0.95则为0.87605，基本满足了业务性能需求。
     
  • 手部动作的肌电信号分类方法
    优质
    本文提出了一种针对手部动作识别的高效肌电特征提取与分类算法，旨在提高手势识别系统的准确性和响应速度。 肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）是一种监测肌肉活动的技术，通过放置在皮肤表面的电极捕捉肌肉纤维产生的电信号。这项技术广泛应用于医疗诊断、康复治疗、运动生物力学以及人机交互等领域。 本段落将深入探讨利用sEMG进行手部动作分类的相关知识点。首先需要理解sEMG信号的特点：非平稳且含有高噪声，其幅度和频率特征与肌肉的激活程度及收缩状态紧密相关。多通道电极阵列用于采集更全面的肌肉活动信息，并通过滤波、平均化、基线校正等预处理步骤提高信噪比。 手部动作分类算法设计至关重要。常见的方法包括时间域分析（关注峰值和统计特征）、频域分析（使用傅里叶变换揭示频率成分）以及时频域分析（如小波分析获取时间和频率信息）。此外，现代机器学习技术，如支持向量机、随机森林、卷积神经网络和长短时记忆网络等，在复杂sEMG特征中提取模式并实现高效的动作识别方面也得到广泛应用。 数据集构建通常需要多名受试者执行多种手部动作（包括握拳、伸展、对掌及抓取物体或模拟乐器演奏等），以确保多样性和稳定性。此外，为了保证模型的泛化能力，需将数据分为训练集、验证集和测试集。 实际应用中，硬件设备的设计也起到关键作用。sEMG传感器需要具有良好的生物兼容性、低噪声和高灵敏度；信号采集系统则应具备实时处理与传输功能，并考虑便携性和舒适性。用户友好的界面设计同样至关重要。 评估分类性能是衡量算法效果的标准，常用指标包括准确率、精确率、召回率及F1分数等。同时需考虑到不同动作间的难度差异，引入类平衡权重或使用多类平均的评价方式以进行调整。 综上所述，利用sEMG进行手部动作分类涉及信号采集与预处理、特征提取和分类算法等多个环节，并在康复医疗、假肢控制及可穿戴设备等领域展现出广阔的应用前景。