早在语言出现之前，人类就习惯使用肢体和手势，这种近乎本能的沟通方式来互相交流。

　　而提到手势识别，小编最先想到了《钢铁侠》里的那位傲娇多金的学霸总裁。在实验室里打造铁甲战衣时，他的手在半空中任意转动，抓、拿、拨动，而那件充满黑科技的盔甲便在空中随着手的不断动作应运而生，简直不要太炫酷了。

　　当然这种场景目前还只能在电影特效里看到，但这种技术已经离人们的生活不远了：智能家居——回到家，你不用担心找不到开关，挥挥手就能开灯、开窗、或电视、音响;智能驾驶——驾车时，你用不着腾出手去拿手机，敲敲指头就可以接电话……虚拟现实、智能手机、手机娱乐让手势识别技术有了一个更好的依托平台。

　　在机器被发明之后，手势具备的键盘、鼠标、触屏等交互方式所无法替代的天然优势，可以让人们无需接触就可以操控设备。手势识别可以被视为计算机理解人体语言的方式，从而在机器和人之间搭建更丰富的桥梁。

　　目前主要采用的是深度学习的方式进行手势识别，这就需要大量的数据去训练机器看懂人的手势。比如，我们采取21点标注法，这是现在手势识别普遍采用的标注方法，即将一只手的骨架进行21个关键点的标注，用来生成手部训练数据的标签。

　　AI 时代，手势识别交互方式的加入，让我们与机器有了更多互动的可能。虽然目前手势识别还处在行业早期阶段，但可以预见的是，手势交互是未来人机交互必不可少的一部分。

　　数据堂作为深耕于AI数据领域近10年的人工智能数据服务提供商，一直致力于为全球人工智能企业提供专业的数据服务，现阶段数据堂自主研发的数据集产品已达到2000TB，45000套数据。其中，行业内高标准的手势识别训练数据——【18种手势识别数据】广受重视和好评。

　　314,178张 18种手势识别数据

　　数据介绍：

　　总数据量314,178张，是数据堂手势识别数据库中的一部分。室内室外多场景拍摄，手机采集，正面、斜视、俯视、仰视多角度拍摄，男女比例均匀，左右手比例1:1，21关键点标注，经过专业标注人员标注，并通过严格质量检验。高精度要求，按关键点为单位，标注准确率 97%以上，是行业内高标准的手势识别数据。

　　数据规格：

　　数据量：314,178 张 18 种手势识别数据

　　采集环境：包括室内场景(背景杂乱)，室外场景(例如自然景观、路别街景、广场、建筑物附近等)

　　采集设备：手机前置摄像头，手机后置摄像头

　　手机厂商：苹果、华为、三星、小米、oppo、vivo 等

　　光照分布：室内&室外：暗光、正常、较明

　　拍摄角度：正面，斜视(左、右)，俯视，仰视

　　性别分布：男女比例基本均匀

　　左右手：除双手手势外，单手手势左右手比例约为 1:1

　　标注内容 ：

　　手部 21 关键点标注，标注样例如下：

　　质量要求 ：

　　精度要求：点位置误差区间 x，y 方向均为 3 个像素内，超过三个像素记为错误标注

　　关键点标注准确率：按关键点为单位，标注准确率 97%以上

　　应用场景：

　　手势识别、无触碰感知

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