动作识别-2D手势-通用领域

这是一个2D手势语义识别模型，输入一个手部的图片，识别出手势动作的语义含义，一共可支持14种类型。

模型描述

利用mobileface结构，进行手部动作分类识别

使用方式和范围

如何使用

在ModelScope框架上，提供图片，得到识别的结果

代码范例

from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

hand_static = pipeline(Tasks.hand_static, model='damo/cv_mobileface_hand-static')
result_status = hand_static({'img_path': 'data/test/images/hand_static.jpg'})
result = result_status[OutputKeys.OUTPUT]

img_path为输入图片的路径，为只包含手部的图片

输出结果含义如下：

1、bixin:单手比心

2、d_bixin:双手比心

3、d_first_left:左手在上的抱拳

4、d_fist_right:右手在上的抱拳

5、d_hand:双手交叉

6、fashe:发射形状

7、fist:握拳

8、five:用手比数字5

9、ok:ok手势

10、one:用手比数字1

11、tuoju:托举手势

12、two:用手比数字2

13、yaogun:摇滚手势

14、zan:点赞

15、unrecog:未识别

模型局限性以及可能的偏差

• 只能识别上述手势，对于其他手势类型无法识别

训练数据介绍

训练数据来自互联网搜索的图片

引用

@misc{
    title={MobileFaceNet_Tutorial_Pytorch.},
    author={xuexingyu24},
    howpublished = {\url{https://github.com/xuexingyu24/MobileFaceNet_Tutorial_Pytorch}},
    year={2019}
}