【摘 要】
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手部姿态是人机交互的重要的载体，姿态信息的获取和识别很大程度上依赖于手部姿态数据集。现有的数据集分成两类：“真实数据集”和“合成数据集”。“真实数据”受限于设备与环境等因素，手部姿态类别不足且标注掺入大量人工误差；而目前存在的“合成数据”虽然可以解决“真实数据”数据量问题，但生成的手部姿态有限且存在一些不合理的运动学姿态，获取的数据往往也只有RGB图像。通过研究手部的解剖学结构，基于虚拟仿真方法，
【基金项目】
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研究生学术创新项目（HSDSSCX2021-118）；
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手部姿态是人机交互的重要的载体，姿态信息的获取和识别很大程度上依赖于手部姿态数据集。现有的数据集分成两类：“真实数据集”和“合成数据集”。“真实数据”受限于设备与环境等因素，手部姿态类别不足且标注掺入大量人工误差；而目前存在的“合成数据”虽然可以解决“真实数据”数据量问题，但生成的手部姿态有限且存在一些不合理的运动学姿态，获取的数据往往也只有RGB图像。通过研究手部的解剖学结构，基于虚拟仿真方法，我们创建了手部的虚拟三维运动学模型，又进一步构建了一个手部姿态仿真生成器。利用该生成器构建的手部姿态数据集既可以有效解决“真实数据”数据量不足、标注准确度低、人工标注工作量大等问题，也可以解决当前“合成数据”手部姿态类别不足且数据模态单一的问题。
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