Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images總結(jié)

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摘要

  1. 首次實現(xiàn)依靠單RGB預測3D手勢
  2. 提出一個人工合成的數(shù)據(jù)集
  3. 使用深度網(wǎng)絡學習先驗知識，有效處理手勢模糊和遮擋問題

介紹

  1. 手勢相對于姿態(tài)估計難點：

    1. 圖片手勢位置相較于整體姿態(tài)更加模糊
    2. 由于手指具有高靈活性、多樣性，存在嚴重的自-遮擋現(xiàn)象
    3. 關(guān)于手勢的數(shù)據(jù)集少

  2. 論文網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)：


    1. 語義分割-裁剪手部位置圖像
    2. 特征點檢測-2D
    3. 3D手勢識別

關(guān)鍵

  1. 固定視角

    定義Canonical 坐標wc 。對于一個關(guān)節(jié)3D坐標w，使用旋轉(zhuǎn)矩陣R將掌心位置坐標旋轉(zhuǎn)到XoY平面上(使w^p_z = 0),旋轉(zhuǎn)后關(guān)節(jié)點坐標為wR 。

  2. 網(wǎng)絡預測

    不預測3D世界坐標，網(wǎng)絡預測輸出wR和旋轉(zhuǎn)矩陣R，再做逆變換得到wc

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