新美国手语数据集NewAmericanSignLanguageDataset2-anankibanerjee

数据来源：互联网公开数据

标签：手语识别，数据集，计算机视觉，深度学习，图像分类，手势识别，人工智能，多模态学习

数据概述：该数据集包含新收集的美国手语（American Sign Language, ASL）数据，记录了手语表达的各种字母和数字的图像。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2022年。地理范围：数据覆盖了多个地区和人群的手语表达，主要为美国本土的手语使用者。数据维度：数据集包括手语字母A-Z、数字0-9的图像，涵盖多种光照条件、背景和手势角度。图像格式为JPEG，尺寸和分辨率一致，便于模型训练和测试。数据格式：数据提供为图像文件和对应的标签文件，便于图像分类和处理。来源信息：数据来源于公开的手语研究项目，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于手语识别、计算机视觉及深度学习等领域，特别是在手势分类、手语翻译及多模态学习任务中具有重要应用价值。

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：适用于手语识别、手势分类等计算机视觉研究，如手语字母和数字的自动识别、手势动态捕捉等。行业应用：可以为教育、医疗、辅助技术等行业提供数据支持，特别是在手语翻译、残疾人辅助交流方面。决策支持：支持手语识别系统的优化和改进，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解手势识别与手语翻译技术。此数据集特别适合用于探索手语识别算法，帮助用户实现手语字母和数字的准确分类，促进手语翻译和辅助交流技术的发展。