BandMyo-Dataset: 用于基于sEMG的手势识别的数据集-ITADN社区

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BandMyo-Dataset是一个专为基于表面肌电图(sEMG)的手势识别研究设计的数据集。它包含丰富且多样的手势信号，有助于提升穿戴设备的用户体验和精确度。 BandMyo数据集是一个用于基于sEMG的手势识别的数据集合，受试者在前臂佩戴了一个Myo臂章来收集数据。该数据集中包含15个静态手势（如图所示）。研究招募了六名参与者进行实验，其中包括四名男性和两名女性，年龄范围从21岁到26岁。参与人员根据视频指导执行所有15种手势，并同时记录下sEMG信号。完成一次完整的手势序列后，受试者会休息片刻然后重复上述步骤。整个过程总共进行了八次循环，每次循环中参与者所处的环境或条件有所不同。如果希望使用这个数据集，请参考文献：@article {zhang2021feature，title = {一种基于高密度sEMG的手势识别的特征自适应学习方法}，作者= {Zhang，Yingwei and Chen，Yiqiang and Yu，Hanchao和Yang。

基于sEMG的深度学习手势识别(sEMG_DeepLearning)

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本研究探讨了利用表面肌电图（sEMG）信号进行深度学习手势识别的方法。通过分析肌肉活动模式，实现了高精度的手势分类和识别，为智能交互提供了新的技术路径。基于表面肌电信号的动作识别（深度学习） 1. sEMG的基础知识 1-1 sEMG的产生表面肌电信号是由多个运动单元发放的动作电位序列，在皮肤表面呈现的时间上和空间上综合叠加的结果。 sEMG的特点：幅值一般与肌肉运动力度成正比，能够精确反映肌肉自主收缩力。这种信号通常在人体运动前30-150毫秒产生。 1-2 基于sEMG的动作识别的一般处理流程（1）离线采集sEMG 定义动作数量和类型；选择合适的采集设备如Delsys(采样频率为2000Hz)、Myo(采样频率为200Hz)、OttoBock(采样频率为100Hz)，或高密度阵列式等。根据肌肉解剖位置调整电极数量和引导方式；采集流程包括休息阶段与动作循环阶段，确保休息时间、动作持续时间和维持的力大小尽可能一致。（2）数据预处理采用10-350Hz带通滤波器以及50Hz陷波器进行信号处理。

基于NUS-II数据集的静态手势识别

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本研究利用NUS-II数据集进行静态手势识别，通过分析不同手势的图像特征，采用先进的机器学习算法提高识别准确率。手势识别中的静态手势识别可以使用NUS-II手势数据集进行研究。

手势识别的outhands数据集

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Outhands数据集是一款专为研究设计的手势识别工具，包含了大量不同用户在多种场景下进行的各种手势的数据记录，旨在促进手势识别技术的发展与应用。 ### outhands手势识别数据集 #### 知识点概览 1. **手势识别技术简介** 2. **outhands数据集概述** 3. **数据集的构成与特点** 4. **数据集的应用场景** 5. **数据集的下载与使用方法** 6. **与outhands数据集相关的技术栈** 7. **手势识别模型训练流程** 8. **手势识别的实际应用案例** #### 手势识别技术简介手势识别是一种通过计算机视觉技术分析、理解和解释人体手势的技术。这种技术广泛应用于人机交互领域，例如虚拟现实(VR)和增强现实(AR)，以及智能家电控制等场景中。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，手势识别系统已经能够准确地识别人体的复杂动作。 #### outhands数据集概述 outhands手势识别数据集是一个专门为研究设计的数据集合，旨在为研究人员提供一个基准平台来测试和评估不同的手势识别算法。该数据集中包含大量的手势图像，并涵盖了多种复杂的动作模式，这对于提高系统在实际应用中的鲁棒性和准确性至关重要。 #### 数据集的构成与特点 - **规模**：outhands数据集包括数以万计的手势图像，这些图像来自不同背景和个人，确保了多样性。 - **标注情况**：每个手势图像都经过详细标记和分类，并提供了关于类别、位置及方向等信息。 - **复杂性**：除了基本手势动作外，该数据集还包含多种复合手势与动态模式，提升了识别的难度同时也增强了实际应用场景中的适应能力。 - **格式多样性**：存储的数据可能以不同文件格式呈现（例如JPEG或PNG），以便于处理需求。 #### 数据集的应用场景 outhands数据集可以应用于多个领域： - **虚拟现实(VR)和增强现实(AR)**：在这些环境中，用户可以通过手势进行互动，体验更加自然的操作方式。 - **智能家居控制**：通过手势识别技术，无需接触设备即可实现对家居系统的操作。 - **无障碍辅助技术**：为残疾人士提供更便捷的沟通手段，例如利用手势翻译成语言。 #### 数据集的下载与使用方法用户可以通过相关文档获取outhands数据集，并根据提供的指导进行预处理、模型训练等工作。具体步骤包括复制链接和提取码至百度网盘手机App中完成下载。 #### 与outhands数据集相关的技术栈为了高效利用该数据集，通常会采用以下的技术工具： - **计算机视觉库**：如OpenCV用于图像处理。 - **深度学习框架**：例如TensorFlow或PyTorch等来构建和训练神经网络模型。 - **数据增强技术**：通过旋转、缩放等方式增加训练样本量。 - **评估指标**：包括准确率、召回率等，以衡量模型性能。 #### 手势识别模型训练流程 1. **数据准备**：对outhands数据集进行预处理，这包括清洗和验证标注信息等工作步骤。 2. **特征提取**：使用卷积神经网络（CNN）等方法来抽取手势图像的关键特征。 3. **模型训练**：利用上述特征训练分类器如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)。 4. **优化调整**：通过超参数调优、正则化等方式提高模型的泛化能力。 5. **评估测试**：在独立测试集上对模型性能进行评价，根据结果进一步微调和改进。 #### 手势识别的实际应用案例 1. **游戏控制**：许多游戏中使用手势来操控角色动作。 2. **医疗健康**：康复治疗过程中通过监测患者的手势动作来进行评估。 3. **智能安防**：监控系统中集成手势识别功能，能更灵活地设置警报规则以提升安全性。 4. **教育娱乐**：孩子们可以通过无接触的互动学习游戏来参与其中。

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

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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。

smartphone-dataset: 基于智能手机数据集的人类活动识别

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Smartphone-Dataset项目利用来自智能手机的数据集来分析和识别人类日常活动中包含的各种模式。该资源提供了丰富的传感器记录，如加速度计、陀螺仪等信息，支持研究人员在人机交互领域开展深入研究。为了使用智能手机数据集进行人类活动识别，请确保输入数据已放置在您的工作目录中。下载并解压缩文件后，“UCI HAR Dataset”目录应出现在工作目录内。此脚本依赖于plyr库，并假设该库已经安装完成。此外，脚本已在R版本3.2.1上进行了测试。

基于sEMG和IMU的手语手势识别研究，涵盖数据采集与预处理（去噪、特征提取等）

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本研究聚焦于手语手势识别技术，利用表面肌电图(sEMG)及惯性测量单元(IMU)进行数据采集，并通过去噪、特征提取等手段优化数据预处理流程。基于sEMG和IMU的手语手势识别包括数据采集、数据预处理（去噪、特征提取、分割）、神经网络构建以及实时识别等步骤。其中包括DeepSLR手语识别技术的应用。

基于MATLAB的手势识别

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本项目基于MATLAB平台开发手势识别系统，通过图像处理和机器学习技术分析手部动作，实现对多种手势的精准识别与响应。本段落介绍了一种基于MATLAB的手势识别算法。该算法首先通过皮肤颜色模型将手势从背景中分割出来，然后追踪其边缘，并利用傅里叶变换生成特征向量进行识别。实验结果显示，这种方法具有很高的识别率。

基于MATLAB的手势识别

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本项目利用MATLAB开发手势识别系统，通过图像处理和机器学习技术分析手部动作，实现对多种手势的有效辨识与应用。通过提取手部轮廓特征，并使用k-means聚类算法训练手势识别模型。之后利用测试数据对模型进行验证。

基于OpenCV的手势识别

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本项目利用OpenCV库开发手势识别系统，通过计算机视觉技术捕捉并解析用户手势动作，实现人机交互功能，适用于远程控制、虚拟现实等领域。手势识别代码基于OpenCV动态检测。

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BandMyo-Dataset: 用于基于sEMG的手势识别的数据集

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