一个数据集的自我中心和外心视图手在交互感官的交互感官
Cui Cui1, Mohd Shahrizal Sunar1, Goh Eg Su2
1Media and Game Innovation Centre of Excellence (MaGICX), Institute of Human Centered Engineering (iHumEn), Faculty of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Skudai, Johor Bahru, Malaysia.
这个数据集提供了47166个自我中心和外向中心的手势图像在交互式游戏中. 它通过提供多样化,现实世界的数据用于手势识别和分析来支持扩展现实中的AI研究.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人与计算机的交互
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人类手势识别对于在虚拟和增强现实中的直观交互至关重要.
- 现有的数据集在观点,照明条件和现实世界的复杂性方面往往缺乏多样性.
- 了解手对象交互和玩家的注意力,可以提高交互式环境中的AI能力.
研究的目的:
- 介绍一个全面的数据集的自我中心和外向中心的手势在交互式游戏中捕获.
- 通过提供多样化,现实世界的数据,促进扩展现实中的AI研究.
- 为了实现手势识别,细分和分类方面的进步.
主要方法:
- 同时录制自我中心 (第一人称) 和外向中心 (第三人称) 视频.
- 数据收集涉及2-4名参与者在各种照明下玩克,棋牌和子等游戏.
- 包括具有挑战性的实例:运动模糊,变形的手,阴影和昏暗的光线.
主要成果:
- 一个包含47,166个图像的数据集,包含各种手势和交互.
- 数据捕捉自然手动,对象操纵 (游戏块,卡片) 和玩家互动.
- 数据集包括各种环境条件和手势复杂性.
结论:
- 数据集为培训和评估人工智能模型提供了宝贵的资源,用于在交互式场景中理解手势.
- 允许研究监督,半监督和无监督的学习,用于手部检测,细分和分类.
- 促进开发更复杂的人工智能用于扩展现实应用和人机交互.
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