Esos handshapes ya tienen un id (columna hs ID), parece que son 95. No verifique que estén todos los ids entre 1 y 95, pero seguro falta alguno, lo mejor sería reindexarlos para que ocupen todos los valores entre 0 y N, donde N seguro que es menor que 95.
Por cada dataset, armar un csv/excel indicando el mapeo de sus clases a la clasificación canónica/ de referencia. En el caso en que el dataset tenga un handshape que no está en la canónica, asignarle el ID -1.
Checkeo final:
Generar una matriz de imagenes de datasets (filas) x clases. Las clases van ordenadas por la clasificación de referencia
Como clasificación canónica/de referencia usar el diccionario de formas de mano del American Sign Language:
http://www.bu.edu/asllrp/cslgr/pages/hs-with-codes.png Acá hay videos de cada uno en movimiento para verlo mejor si es necesario: http://www.bu.edu/asllrp/cslgr/pages/ncslgr-handshapes.html
Esos handshapes ya tienen un id (columna hs ID), parece que son 95. No verifique que estén todos los ids entre 1 y 95, pero seguro falta alguno, lo mejor sería reindexarlos para que ocupen todos los valores entre 0 y N, donde N seguro que es menor que 95.
Por cada dataset, armar un csv/excel indicando el mapeo de sus clases a la clasificación canónica/ de referencia. En el caso en que el dataset tenga un handshape que no está en la canónica, asignarle el ID -1.
Checkeo final: Generar una matriz de imagenes de datasets (filas) x clases. Las clases van ordenadas por la clasificación de referencia