手部动作识别领域的开源数据集精选

在手部动作识别领域，开源数据集作为推动技术进步的重要基石，为研究者提供了丰富的实验素材和验证平台。本文将精选几个具有代表性的手部动作识别开源数据集，简要介绍其特点、应用场景及下载方式，旨在帮助读者快速了解并选用适合的数据集。

1. NVGesture 数据集

发布方：英伟达（NVIDIA）

简介：NVGesture 数据集专注于非接触式驾驶员控制，包含1532个动态手势，分为25个类别。数据集包含1050个训练样本和482个测试样本，视频以RGB、深度和红外三种模式录制，主要为第三人称视角。该数据集适用于手势识别、驾驶员辅助系统等应用场景。

下载地址：https://opendatalab.com/NVGesture

论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1869790.1869829

2. HaGRID 数据集

发布方：SberDevices

发布时间：2022

简介：HaGRID（Hand Gesture Recognition Image Dataset）是一个大型图像数据集，包含552,992个FullHD（1920 × 1080）RGB图像，分为18类手势。数据集适用于图像分类、图像检测任务，可应用于视频会议、智能家居、智慧驾驶等场景。HaGRID数据集具有多样化的光照条件和拍摄距离，提高了手势识别的鲁棒性。

下载地址：https://github.com/hukenovs/hagrid

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.08219v1.pdf

3. Chalearn IsoGD 和 Chalearn ConGD 数据集

发布方：中国科学院自动化研究所

发布时间：2016

简介：这两个数据集都是从CGD 2011数据集创建的。Chalearn IsoGD是一个大规模的独立手势数据集，包含47933个RGB-D手势视频，每个手势由21个不同的人执行，共有249个手势标签。Chalearn ConGD则是一个大规模的连续手势识别数据集，包含相同数量的RGB-D手势视频，但每个视频可能代表一个或多个手势。这两个数据集均被分为三个互斥的子数据集，便于使用。

下载地址：https://gesture.chalearn.org/2016-looking-at-people-cvpr-challenge/isogd-and-congd-datasets

论文地址：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/jwan/papers/CVPRW2016_JunWan.pdf

4. FreiHAND 数据集

发布方：弗莱堡大学、Adobe研究院

简介：FreiHand是一个3D手部姿态数据集，记录了32个人进行的不同手部动作。数据集为每个手图像提供基于Mano的3D手姿态标注，包含32560个训练样本和3960个评估样本。训练样本在绿屏背景下录制，评估样本则包含室内和室外图像，增强了数据集的多样性和实用性。

下载地址：https://opendatalab.com/FreiHAND

论文地址：[https://arxiv.org/pdf/1909.04349v3.pdf](https://arxiv.org/pdf/1909.0