Trots de senaste framstegen i 3D utgör uppskattning av mänskliga händer, särskilt tack vare tillkomsten av CNNs och djupkameror, är denna uppgift fortfarande långt ifrån löst. Detta beror främst på fingrarnas mycket icke-linjära dynamik, vilket gör handmodellträning till en utmanande uppgift. I detta papper utnyttjar vi en ny hierarkisk trädliknande strukturerad CNN, där grenar utbildas för att bli specialiserade på fördefinierade undergrupper av handleder, som kallas lokala poser. Vi säkrar ytterligare lokala pose funktioner, extraherade från hierarkiska CNN grenar, för att lära sig högre ordning beroenden bland leder i den slutliga pose genom end-to-end utbildning. Slutligen är den förlustfunktion som används också definierad för att införliva utseende och fysiska begränsningar om görbar handrörelse och deformation. Experimentella resultat tyder på att utfodring av ett trädformat CNN, specialiserat på lokala poser, i ett fusionsnätverk för modellering fogar korrelationer, bidrar till att öka precisionen i slutliga uppskattningar, outperforming state-of-the-art resultat på NYU och MSRA datauppsättningar.
Madadi m.fl. REF utnyttjar en hierarkisk trädliknande strukturerad CNN för att uppskatta handfogningar från lokala poser.
End-to-end Global to Local CNN Learning for Hand Pose Recovery in Depth data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}