人体手部动作三维坐标数据集HumanHandMotion3DCoordinates-bulbazavril
数据来源：互联网公开数据
标签：手部动作, 三维坐标, 骨骼数据, 动作捕捉, 机器学习, 计算机视觉, 生物医学工程, 运动分析
数据概述：
该数据集包含来自传感器的数据，记录了人体手部动作的三维坐标信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态或短时动态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用手部动作分析。
数据维度：数据集包含两种主要类型的数据：
训练集和测试集，包含“имя файла данных”（数据文件名）、“пол”（性别）、“полных лет”（年龄）、“пациент off/on”（病人状态，off/on）、“определенный диагноз врачом (0-5)”（医生诊断结果，0-5级）等字段，用于分类任务。
原始数据，包含手部各个关键关节的三维坐标（x, y, z），如WRIST（手腕）、THUMB_CMC（拇指掌指关节）、INDEX_FINGER_TIP（食指指尖）等，以及TIME（时间）字段。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。包含test-6.csv、train-9.csv等文件，以及存储了三维坐标数据的raw_data_xxxx.csv文件。
来源信息：数据集来源于动作捕捉或传感器采集，已进行初步处理，如坐标校准等，以提供清晰的动作数据。
该数据集适合用于动作识别、手势识别、运动分析和生物医学研究等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、人体运动分析、人机交互等领域的学术研究，如手势识别算法开发、动作捕捉数据分析等。
行业应用：可以为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）应用、游戏开发、医疗康复等行业提供数据支持，尤其是在手势控制、虚拟角色动画等方面。
决策支持：支持医疗领域的手部运动评估、康复治疗效果分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能、生物医学工程等课程的实践素材，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索手部动作模式、构建手势识别模型、分析手部运动特征，从而实现动作捕捉、人机交互等目标。
