ChaLearn Gesture Challenge挑战赛是手势识别中比较新的(2011年开始的)一个挑战赛，属于机器学习挑战赛中的一个，其初衷是进行One-Shot learning的挑战，当然也不局限在此。官网为：http://gesture.chalearn.org/ ,2012年分别主办了两轮比赛，一个是在CVPR2012中进行，另一个是在ICPR2012中进行。关于本次比赛的一些规则，以及已经完成比赛的作者的识别方法的一些细节在官网上都能查看得到。大家有兴趣13年也可以参加下。因为在日常生活中会遇到各种各样的手势，如果对这些手势的识别能取得很大成功的话，那么离AI又更近一步了，下面这张图是生
活中常见产生手势的场所：
本文主要是简单介绍下关于这个挑战赛的数据库，数据库的英文名称为ChaLearn Gesture Data，简称CGD，或者CGD2011。数据库可以从http://gesture.chalearn.org/data/cgd2011这里下载，如果下载压缩版的则大小约5G，否则无压缩版的则达到30G。考虑到即使压缩过后，其实也不会对识别结果有太大的影响，且本人电脑承受能力有限，所以我这里下载了个压缩版的。
当然了，下载下来后的数据库都是视频格式，分为深度图像视频和彩色图像视频，因为在录制视频的时候是用Kinect录制的。由此可见，这些手势识别既可以能有深度信息又可以利用色彩信息，这对搞深度数据的行为识别的人算是一个很好的公共数据库了。
下面是这个数据库的一些特征：
1. 共有30个左右的手势单词，也就是说有30个基本的手势动作。
2. 视频数据分为500个batch，每个batch含有94个视频，视频分为2种，每种各47个。如果视频名称为M_x.avi的话，则表示是RGB图像的视频，否则名称为K_x.avi表示的是深度图像的视频。每个视频有可能有多个基本手势动作，一般是1~5个，且每个batch最终是100个手势，很明显这中间有重复的手势(因为总共才有30个手势单词)。因此，最终有50000=500*100个手势。每个batch如下图显示：
当然了，其中还包含了2个csv文件，用来描述训练和测试数据用的（具体应用还没弄过）。
3. 视频数据的录制是由20个人完成的。取出一个人的某一个手势的深度图和RGB图，显示如下：
4. 视频中每一张图片的大小为240*320.
5. 视频的帧率是每秒10帧。
6. 这500个batch又分为2种，即”devel”和”valid”,其中”devel”有480个，”valid”有20个。”devel”表示可用于挑战赛开发(development)的数据库，这些数据提供了训练数据和测试数据的标注。”valid”表示用于验证(validation)的，只提供了训练数据的标签。测试结果需要在网络上提交。
7. 深度图像是以灰阶的形式显示出来的，其计算公式如下所示：
f(x)=(x-mini)/(maxi-mini)，max为最大距离，min为最小距离。X是当前点的距离，f(x)为深度图像显示时的灰度值。
8. 深度图像也是有不同精度的，因为录制数据时的软件版本不同。这里分为3个精度，0表示一般（Mediocre），1表示比较好(Good),2表示非常好(Very Good). 比如说前面几个batch的精度显示如下（num表示序号，acc表示精度， miss表示漏洞的文件）：
如果大家是研究手势识别的话，特别是基于Kinet深度信息的，可以一起交流下，挑战下这个数据库！
参考资料：
作者：tornadomeet
出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet
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