最小数据下的卡塔卡利手势识别

印度古典舞蹈剧 Kathakali 有一组手势称为 Mudras，它们构成了所有舞姿和动作的基本单元。本研究将这个问题视作一个 24 类分类任务，并提出了一种基于姿势估计的向量相似性方法，消除了进一步训练或微调的需要。这种方法克服了数据稀缺性的挑战，从而限制了在类似领域中应用人工智能的范围。该方法在艺术形式中达到了 92% 的准确率，与领域中现有的基于模型训练的作品相当或更好，而且该方法即使在只有 1 或 5 个样本的情况下仍可正常工作，性能略有降低。可用于图像、视频甚至实时流。该系统可以处理手部剪裁或全身图像。我们在这项工作中开发并公开了 Kathakali Mudra Recognition 数据集。