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#컴퓨터 비전

BETA 물체 조작 손 동작 3D 데이터

분야영상이미지
유형 비디오 , 이미지

구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-09 조회수 : 718 다운로드 : 6 용량 :

샘플 데이터

※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.0	2024-09-06	데이터 개방	Beta Version

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자	변경내용	비고
2024-09-06	산출물 공개	Beta Version

소개

- 일상생활에서 수행되는 다양한 손동작 움직임(물체와의 상호작용)의 추정 AI 학습을 위한 손동작 움직임 2D & 3D 데이터

구축목적

- 손-객체 사이의 상호작용을 이해하고 개별적인 자세 추정 문제를 해결하기 위해서는 이를 동시에 고려한 데이터 수집이 필수적임. 제한적인 손-물체 상호작용, 소규모의 객체 종류에 대해서만 수집된 기존 손-객체 상호작용 데이터의 한계점을 극복하는 대규모 손-물체 데이터셋을 구축하고자 함.

메타데이터 구조표
데이터 영역	영상이미지	데이터 유형	비디오 , 이미지
데이터 형식	jpg, png, txt	데이터 출처	키넥트 카메라 4대, 3D 모션캡쳐 시스템(적외선 8대 + 비디오 4대)으로 직접 촬영
라벨링 유형	키포인트(이미지)	라벨링 형식	json
데이터 활용 서비스	메타버스 내 사용자 컨트롤 인식	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2023년/2,100,014 set (이미지 – 2,100,014, json – 2,100,014, mocap object txt-13,652)

- 데이터 통계

(1) 데이터 구축 규모

데이터명	원시데이터 수량		원천데이터 수량		라벨링 데이터 수량
물체 조작 손 동작 3D 데이터	RGB-D (MP4)	50시간 70,000클립	RGB (JPG)	2,100,000장	라벨링 데이터 (JSON)	2,100,000건

	적외선 (AVI)	50시간 70,000클립	RGB-D (PNG)	2,100,000장

	객체 스캔데이터 (OBJ)	30종	모캡 오브젝트 포즈정보 (TXT)	13,652건

(2) 데이터 분포

성별 분포 : 남, 여 각각 50%

클래스	수	구성비 (%)
남자	1,049,826	49.99
여자	1,050,188	50.01
합계	2,100,014	100

연령대별 분포 : 10대, 20~30대, 40~50대, 60대 이상

클래스	수	구성비 (%)
10대	529,573	25.22
20~30대	524,764	24.99
40~50대	518,460	24.69
60대 이상	527,187	25.1
합계	2,100,014	100

90종(30 object * 3 grasp) 물체/손동작 상호작용 분포

1차 분류		image	Taxonomy[1]	Taxonomy[2]	Taxonomy[3]
1	cracker_box		13: Precision Sphere	19: Distal Type	22: Parallel Extension

2	potted_meat_can		1: Large Diameter	12: Precision Disk	19: Distal Type

3	banana		3: Medium Wrap	4: Adducted Thumb	14: Tripod

4	apple		11: Power Sphere	13: Precision Sphere	14: Tripod

5	wine_glass		7: Prismatic 3 Finger	10: Power Disk	24: Tip Pinch

6	bowl		12: Precision Disk	16: Lateral	30: Palmar

7	mug(disk, large/small 실린더)		5: Light Tool	12: Precision Disk	31: Ring

8	plate		16: Lateral	18: Extension Type	30: Palmar

9	spoon		5: Light Tool	20: Writing Tripod	29: Stick

10	knife		5: Light Tool	17: Index Finger Extension	20: Writing Tripod

11	small marker		5: Light Tool	7: Prismatic 3 Finger	9: Palmar Pinch

12	spatula		4: Adducted Thumb	20: Writing Tripod	17: Index Finger Extension

13	flat_screwdriver		2: Small Diameter	4: Adducted Thumb	14: Tripod

14	hammer		2: Small Diameter	4: Adducted Thumb	17: Index Finger Extension

15	baseball		11: Power Sphere	28: Sphere 3 Finger	33: Inferior Pincer

16	golfball		14: Tripod	27: Quadpod	33: Inferior Pincer

17	credit card (small disk)		16: Lateral	23: Adduction Grip	24: Tip Pinch

18	dice		14: Tripod	9: Palmar Pinch	16: Lateral

19	disk lid disk, sylinder		28: Sphere 3 Finger	10: Power Disk	18: Extension Type

20	smartphone		12: Precision Disk	16: Lateral	22: Parallel Extension

21	mouse		12: Precision Disk	19: Distal Type	26: Sphere 4-Finger

22	1/4 tape		5: Light Tool	12: Precision Disk	25: Lateral Tripod

23	master_chef_can		1: Large Diameter	12: Precision Disk	31: Ring

24	Scrub_cleanser_bottle		1: Large Diameter	19: Distal Type	31: Ring

25	large_marker		5: Light Tool	9: Palmar Pinch	20: Writing Tripod

26	stapler		4: Adducted Thumb	17: Index Finger Extension	33: Inferior Pincer

27	note		16: Lateral	18: Extension Type	22: Parallel Extension

28	scissors		16: Lateral	19: Distal Type	12: Precision Disk

29	foldable phone		12: Precision Disk	16: Lateral	18: Extension Type

30	cardboard box		18: Extension Type	28: Sphere 3 Finger	19: Distal Type

id	class	count	비율	비고
1	13	23458	1.12	cracker_box-13
1	19	23210	1.11	cracker_box-19
1	22	23334	1.11	cracker_box-22
2	1	23333	1.11	potted_meat_can-1
2	12	23334	1.11	potted_meat_can-12
2	19	23333	1.11	potted_meat_can-19
3	14	23334	1.11	banana-14
3	3	23333	1.11	banana-3
3	4	23334	1.11	banana-4
4	11	23334	1.11	apple-11
4	13	23333	1.11	apple-13
4	14	23333	1.11	apple-14
5	10	23334	1.11	wine_glass-10
5	24	23333	1.11	wine_glass-24
5	7	23334	1.11	wine_glass-7
6	12	23333	1.11	bowl-12
6	16	23333	1.11	bowl-16
6	30	23334	1.11	bowl-30
7	12	23334	1.11	mug-12
7	31	23333	1.11	mug-31
7	5	23334	1.11	mug-5
8	16	23334	1.11	plate-16
8	18	23313	1.11	plate-18
8	30	23334	1.11	plate-30
9	20	23333	1.11	spoon-20
9	29	23333	1.11	spoon-29
9	5	23334	1.11	spoon-5
10	17	23334	1.11	knife-17
10	20	23334	1.11	knife-20
10	5	23334	1.11	knife-5
11	5	23334	1.11	small marker-5
11	7	23334	1.11	small marker-7
11	9	23333	1.11	small marker-9
12	17	23333	1.11	spatula-17
12	20	23334	1.11	spatula-20
12	4	23333	1.11	spatula-4
13	14	23333	1.11	flat_screwdriver-14
13	2	23333	1.11	flat_screwdriver-2
13	4	23334	1.11	flat_screwdriver-4
14	17	23333	1.11	hammer-17
14	2	23334	1.11	hammer-2
14	4	23333	1.11	hammer-4
15	11	23334	1.11	baseball-11
15	28	23333	1.11	baseball-28
15	33	23333	1.11	baseball-33
16	14	23334	1.11	golfball-14
16	27	23334	1.11	golfball-27
16	33	23334	1.11	golfball-33
17	16	23333	1.11	credit card-16
17	23	23334	1.11	credit card-23
17	24	23334	1.11	credit card-24
18	14	23334	1.11	dice-14
18	16	23333	1.11	dice-16
18	9	23334	1.11	dice-9
19	10	23334	1.11	disk lid-10
19	18	23333	1.11	disk lid-18
19	28	23333	1.11	disk lid-28
20	12	23333	1.11	smartphone-12
20	16	23334	1.11	smartphone-16
20	22	23333	1.11	smartphone-22
21	12	23333	1.11	mouse-12
21	19	23333	1.11	mouse-19
21	26	23334	1.11	mouse-26
22	12	23333	1.11	1/4 tape-12
22	25	23334	1.11	1/4 tape-25
22	5	23334	1.11	1/4 tape-5
23	1	23333	1.11	master_chef_can-1
23	12	23333	1.11	master_chef_can-12
23	31	23347	1.11	master_chef_can-31
24	1	23334	1.11	Scrub_cleanser_bottle-1
24	19	23335	1.11	Scrub_cleanser_bottle-19
24	31	23334	1.11	Scrub_cleanser_bottle-31
25	20	23333	1.11	large_marker-20
25	5	23334	1.11	large_marker-5
25	9	23334	1.11	large_marker-9
26	17	23690	1.13	stapler-17
26	33	22977	1.09	stapler-33
26	4	23334	1.11	stapler-4
27	16	23334	1.11	note-16
27	18	23333	1.11	note-18
27	22	23334	1.11	note-22
28	12	23333	1.11	scissors-12
28	16	23333	1.11	scissors-16
28	19	23334	1.11	scissors-19
29	12	23334	1.11	foldable phone-12
29	16	23333	1.11	foldable phone-16
29	18	23333	1.11	foldable phone-18
30	18	23334	1.11	cardboard box-18
30	19	23333	1.11	cardboard box-19
30	28	23334	1.11	cardboard box-28
합계		2,100,014	100.00%

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- 활용 모델

HFL-Net	알고리즘	Harmonious Feature Learning Network

	선정사유	저수준과 고수준 레이어의 매개변수로 손과 물체에 대해 서로의 정보를 공유하면서 손과 물체 두 대상간 상호 작용이나 의존성을 모델이 학습하도록 지원하면서 중간 레벨 레이어를 독립적으로 분리시킴으로써 각 대상에 대한 특징은 개별적으로 학습시켜 손과 물체 학습 시 발생하는 feature학습의 간섭, 경쟁 문제를 해결해 손과 물체의 상호작용에 중점을 둔 과제 방향성에 부합하다고 판단함.
	선행연구	‘Harmonious Feature Learning for Interactive Hand-Object Pose Estimation’에서 2023년 Ho3D 데이터셋으로 예측된 조인트 위치와 지상 실측 조인트 위치 사이 평균 거리를 측정한 mean distance error(mm) 8.9를 기록

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데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

- 데이터 구성

데이터명	원시데이터 포맷	원천데이터 포맷	라벨링 데이터 포맷
물체 조작 손 동작 3D 데이터	- RGB-D 영상(MP4) - 적외선(AVI) - 객체 스캔 데이터(OBJ)	- RGB 이미지(JPG) - Depth 이미지(PNG) - 모캡 오브젝트 포즈 정보(TXT)	- 라벨링 데이터(JSON)

- 어노테이션 포맷
○ 메타 정보

구분		속성명	타입	필수여부	설명	범위	비고
1		info	Object		데이터셋 정보
	1-1	info.name	String	Y	데이터셋 이름
	1-2	info.description	String		상세설명
	1-3	info.url	String		URL
	1-4	info.date_created	String	Y	생성일자
2		actor	Object		촬영자 정보
	2-1	actor.id	String	Y	촬영자 ID
	2-2	actor.sex	String	Y	촬영자 성별		[M/F]
	2-3	actor.age	String	Y	촬영자 나이
	2-4	actor.height	Number	Y	촬영자 신장	[140~190]	[CM]
	2-5	actor.handsize	Number	Y	촬영자 손 크기	[5~30]	[CM]
3		kinect camera	Object		키넥트 카메라 정보
	3-1	kinect.name	String	Y	저장된 영상 이름
	3-2	kinect.time	Number	Y	기록시간		[ms]
	3-3	kinect.id	Number	Y	키넥트 아이디		식별번호
	3-4	kinect.height	Number	Y	영상 높이	[0~1080]
	3-5	kinect.width	Number	Y	영상 너비	[0~1920]
4		infrared camera	Object		적외선 카메라 정보
	4-1	infrared[].name	String	Y	저장된 영상 이름
	4-2	infrared[].time	String	Y	기록 날짜		[YYYY-MM-DD]
	4-3	infrared[].id	Number	Y	적외선 아이디		식별번호
	4-4	infrared[].height	Number	Y	영상 높이	[0~1080]
	4-5	infrared[].width	Number	Y	영상 너비	[0~1920]
	4-6	infrared[].frame	Number	Y	프레임레이트	[30~60]
	4-7	infrared[].resolution	Number	Y	해상도	[0.14~0.11]
	4-8	infrared[].optics	String	Y	화각	[S.W.N]
5		images	Object		이미지 정보
	5-1	images.id	String	Y	식별자
	5-2	images.width	Number	Y	이미지 너비	[0~1920]
	5-3	images.height	Number	Y	이미지 높이	[0~1080]
	5-4	images.file[]_name	Array	Y	파일명		[RGB,
	5-4	images.file[]_name	Array	Y	파일명		RGB-D]
	5-5	images.date_created	String	Y	이미지 촬영일자		[YYYY-MM-DD hh:mm]
	5-6	images.frame_num	Number		프레임번호	[0~1000]
6		object	Object		물체 정보
	6-1	object.id	String	Y	물체 번호
	6-2	object.name	String	Y	물체 이름
	6-3	object.marker_count	Number	Y	물체 마커 개수	[0~10]
	6-4	object.markers[]_data	Array	Y	물체 마커 값	[x,y,z]
	6-5	object.pose[]_data	Array	Y	물체 포즈(6dof) 값	[x,y,z]
	6-6	object.6D[]_pose_per_cam	Array		각 카메라 기준 object 6D matrix
7		calibration	Object		캘리브레이션 정보
	7-1	calibration.error	Number	Y	오차율	[0.05~3.0]	픽셀 단위
	7-2	calibration.extrinsic	Array	Y	키넥트 카메라 외부 파라미터
	7-3	calibration.intrinsic	Array	Y	키넥트 카메라 내부 파라미터
8		hand	Object		손 정보
	8-3	hand.mano_scale	Number		MANO scale 값
	8-4	hand.mano_xyz_root	Array		MANO xyz root
	8-5	hand.3D_pose_per_cam	Array		각 camera 기준 hand 3d pose
	8-6	hand.projected_2D_pose_per_cam	Array		각 camera 기준 projection된 hand 2D pose
9		contact[]	Array		contact 정보 값

○ 라벨링 정보

구분	속성명	타입	필수여부	설명	범위	비고
1	annotations	Object		어노테이션 정보
	annotations[].id	String	Y	라벨링 식별자
	annotations[].image_id	String	Y	연관 이미지 식별자
	annotations[].class_id	Number	Y	클래스 식별자	[1~33]
	annotations[].class_name	String	Y	클래스명
	annotations[].type	String	Y	라벨링 종류		[K]
	annotations[].data	Array		라벨링 데이터
2	Mesh	Object		Mesh 정보
	Mesh[].id	String	Y	Mesh 식별자
	Mesh[].image_id	String	Y	연관 이미지 식별자
	Mesh[].class_id	Number	Y	클래스 식별자	[1~33]
	Mesh[].class_name	String	Y	클래스명
	Mesh[].object_name	String	Y	메시 오프젝트 명
	Mesh[].object_file	String	Y	메시 OBJ 파일 경로
	Mesh[].object_mat	Array	Y	물체 동차좌표계 변환 값
	Mesh[].mano_side	String	Y	MANO 손 방향 구분		[L/R]
	Mesh[].mano_trans	Array	Y	손 메시 translation 값
	Mesh[].mano_pose	Array	Y	MANO pose 값
	Mesh[].mano_betas	Array	Y	MANO beta 값

- 데이터 포맷
(1) 원천데이터 포맷 예시

구분	예시										포맷
RGB 이미지											JPG 파일 (1920 x 1080)
RGB 이미지											JPG 파일 (1920 x 1080)
Depth 이미지											PNG 파일 (1920 x 1080)
Depth 이미지											PNG 파일 (1920 x 1080)
Mocap Object Pose data	frame_info	marker001	marker001	marker001	marker002	marker002	marker002	marker003	marker003	marker003	TXT 파일 (폴더 내 이미지 수 x 3marker x xyz)
	frame_info	x	y	z	x	y	z	x	y	z
	2082	1.194	-8.927	17.089	-12.175	12.599	0.955	37.962	26.623	-2.145
	2083	1.189	-8.924	17.088	-12.177	12.6	0.954	37.959	26.622	-2.15
	2084	1.188	-8.926	17.09	-12.179	12.6	0.952	37.96	26.625	-2.148
	2085	1.193	-8.928	17.093	-12.176	12.6	0.951	37.961	26.625	-2.138
	2086	1.202	-8.93	17.105	-12.173	12.597	0.952	37.96	26.624	-2.135
	2087	1.217	-8.928	17.125	-12.173	12.599	0.957	37.959	26.625	-2.145
	2088	1.226	-8.926	17.136	-12.174	12.602	0.958	37.961	26.626	-2.154
	⋯⋯

(2) JSON 포맷 예시

JSON 포맷 예시
- 실제 예시

구분

내용

라벨

{
   "info": {
       "name": "2023 인공지능 학습용 데이터 구축",
       "description": "물체 조작 손 동작 3D 데이터",
       "url": "https://www.labelon.kr",
       "date_created": "2023-11-16 13:08"
   },
   "actor": {
       "id": "59",
       "sex": "M",
       "age": "20-39",
       "height": 174.0,
       "handsize": 19.5
   },
   "kinect_camera": {
       "name": "11043_45_rgb.mp4",
       "time": 10.933333333333334,
       "id": 4290970,
       "height": 1080,
       "width": 1920
   },
   "infrared_camera": [
       {
           "name": "11043_45_infrared.avi",
           "time": "2023-11-10",
           "id": 4290970,
           "height": 1080,
           "width": 1920,
           "frame": 60,
           "resolution": 0.14,
           "optics": "S"
       }
   ],
   "images": {
       "id": "230910_result091816006",
       "width": 1920,
       "height": 1080,
       "file_name": [
           "rgb\\mas\\mas_0.jpg",
           "depth\\mas\\mas_0.png"
       ],
       "date_created": "2023-09-12 12:41",
       "frame_num": 0
   },
   "object": {
       "id": "18",
       "name": "dice",
       "marker_count": 3,
       "markers_data": [
           [
               32.088322999999995,
               44.304058000000005,
               69.997678
           ],
           [
               57.143343099999996,
               -23.45357399999999,
               69.515163
           ],
           [
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(생략)
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